基于多传感器信息融合的炉管泄漏检测

刘志东 齐明洋 吉林化工学院 信息与控制工程学院

如今，电越来越离不开我们的生活，而我国电的产生主要是火力发电，发电场的安全生产对我们就具有重要的意义。而在火力发电中，会涉及到各种管道，若发生泄漏事故可能造成一定的事故，后果不堪设想。故炉管泄漏检测系统的设计，对检测管道安全使用起到关键作用。

对炉管泄漏上面国内外全部采用声谱分析法，但都只用单一传感器来检测噪声信号，方法单一。本文在此基础上为了进一步提高炉管检测系统的准确度，提出了采用A、B和C传感器融合的方式检测方法，并把检测到的信息通过联合卡尔曼滤波方法融合，最后输出融合后的结果。

1 信息融合技术

信息融合技术是指能够分析多个信息，并具有数据整理能力，将复杂的冗余的信息整合成单一有用的信息，通过数据传送进行按需分配，提高系统对信息处理的可靠性和安全性。

优点，首先信息融合技术可在复杂的环境下，具有稳定的安全性能，抗干扰能力强；其次，通过对同一物理量进行同时多次测量，可以提高信息的准确性，降低信息提取时发生错误的可能；最后，信息融合技术能够转变传统的单一处理信息能力，减少因传输造成的数据损失。

信息融合技术涉及的优化算法较为先进，通过不同算法和技术实现对数据的处理，通过数据对比可以保持信息的完整性。

2 信息融合技术算法

信息融合技术应用到炉管泄漏检测中，可以降低炉管传感器的误报率，提高传感器的产品质量，并科学的对信息进行技术升级，完善信息融合在炉管泄漏技术的应用效果。作为优化的Kalman滤波算法。

Kalman滤波融合算法在传感器中的应用，但其整个算法在计算式子中较为复杂，计算结果困难。因此需要对其进行优化，得到一下算法:

改进后的Kalman算法能够简化计算量和计算方式，降低运算时间，并可提高准确率，满足设备需求。改进后的算法与卡尔曼算法结合出方程组:

通过信息融合的方式降低传感器对复杂声音信号的的抓取能力，降低外界对泄漏信号的影响。优化的信息融合技术，提高传感器对声谱信号的分析能力与精度。

卡尔曼滤算法具有融合多个传感器信息数据的能力，自动滤除无用信息，减少计算量，且泄露噪声具有各种声波混合而成，卡尔曼算法实现声谱的最佳提取，增加计算速度，削减数据存储量，实现对系统的最优控制。

3 结论

利用信息融合技术能够测量音频信号特征参数，通过建立实际修正模型能够有效提高信号幅值的测量精度。该方法对处理器的运算速度及外围信号处理电路要求不高，可以有效减少系统成本。该技术已经在锅炉承压管线泄漏监控系统中得到应用，对解决信号频谱分析测量问题具有重要的借鉴价值。

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