多傳感器信息融合濾袋破損檢測方法

楊宏偉 熊桂龍 張松 鄭金達 劉麗冰

摘要?工業環保袋式除塵器濾袋破損直接導致設備失效，目前其監測主要依靠出口濃度檢測，局限性大，誤檢率高?；谶^濾過程濾袋破損特征分析，提出了一種多傳感器信息融合濾袋破損監測方法。首先，通過理論分析和實驗研究，明確了濾袋破損狀態下的多傳感器信號特征;研究了多傳感器數據融合方法，給出了基于D-S證據理論的濾袋破損監測數據融合算法和實現過程。針對大型工業袋式除塵器濾袋不同破損狀態監測實驗，結果表明，將多傳感器數據融合技術引入濾袋破損監測中，提高了監測的可靠性與靈敏度。

關?鍵?詞?濾袋破損監測;多傳感器;信息融合;D-S證據理論

中圖分類號?TQ172.688.3;X513?????文獻標志碼?A

Bag?breakage?monitoring?based?on?multi-sensor?information?fusion

YANG?Hongwei1，?XIONG?Guilong2，?ZHANG?Song3，?ZHENG?Jinda3，?LIU?Libing1

（1.?School?of?Mechanical?Engineering，?Hebei?University?of?Technology，?Tianjin?300130，?China;?2.?School?of?Resources?Environmental?and?Chemical?Engineering，?Nanchang?University，?Nanchang，?Jiangxi?330031，?China;?3.?Sinoma?Technology?&?Equipment?Group?Co?Ltd，?Tianjin?300400，?China）

Abstract?The?breakage?of?the?bag?used?in?industrial?environmental?bag?filter?can?directly?lead?to?equipment?failure.?At?present，?the?monitoring?mainly?depends?on?the?detection?of?the?export?concentration，?which?has?a?large?limitation?and?high?false?detection?rate.?In?this?paper，?through?the?analysis?of?the?bag?damage?characteristics，?a?bag?breakage?monitoring?method?based?on?multi?sensor?information?fusion?is?proposed.?First，?through?theoretical?analysis?and?experimental?research，?the?characteristics?of?the?multi?sensor?signal?under?the?condition?of?filter?bag?breakage?are?clarified，?researched?the?multi-sensor?data?fusion?method，?the?date?fusion?algorithm?and?implementation?process?of?bag?damage?monitoring?based?on?D-S?evidence?theory?were?given.?According?to?the?different?breakage?condition?monitoring?experiment?on?the?industrial?baghouse，?the?result?shows?that?the?multi?sensor?data?fusion?technology?is?introduced?in?the?bag?breakage?monitoring?and?improves?the?reliability?and?sensitivity?of?the?monitoring.

Key?words?bag?breakage?monitoring;?multi-sensors;?information?fusion;?dempester-shafer?method

0?引言

濾袋是袋式除塵器的核心部件，濾袋破損直接造成煙塵的排放濃度與排放量增加。目前，袋式除塵器濾袋破損的檢測方法主要有摩擦碰撞靜電法、電荷感應法、光電轉換法和壓差測量等4大類[1-7]，這些方法大多是根據運行過程中袋式除塵器出口粉塵濃度的變化來判斷濾袋的破損情況，基于這種判斷標準的檢測方法，誤檢率相對較高。

濾袋破損誤檢率高是多方面因素造成的，一方面，在運行過程中，袋式除塵器流場結構復雜，出口粉塵濃度、氣流分布均勻性、煙氣溫度，過濾過程中的過濾風速、過濾阻力，清灰過程中的清灰壓力、清灰頻率等對濾袋破損均會產生重要影響;另一方面，濾袋破損的異常數據集比較缺乏且不大容易獲得，沒有充分的先驗知識可供參考。因此，使用多傳感器信息融合方法是至關重要的。

多源信息融合或多傳感器信息融合可以提高監測的準確性和及時性;多傳感器信息融合方法能夠處理濾袋破損檢測中數據的不確定性，提高診斷結果的可信度[8]。

在多傳感器信息融合系統中，各傳感器提供的信息一般是不完整、不確定、模糊的，甚至可能是相互矛盾的，即包含著大量的不確定性。在不同的數據融合方法中，D-S（Dempster-Shafer）證據理論是一種高效解決不確定問題的方法，且不依賴于先驗知識，已被廣泛應用于決策、模式識別和風險評估[9-11]。在上述研究的基礎上，本文提出了基于多傳感器信息融合的濾袋破損檢測方法，由多傳感器獲取袋式除塵器運行中的相關信號，利用D-S證據理論強大的推理能力，可避免主觀判斷，以期對濾袋破損狀況進行準確的判斷。

1?濾袋破損機理及可檢測特征量分析

濾袋破損是指袋式除塵器的濾袋經過一段時間運行后，由于濾袋老化、局部疲勞、粉塵沖擊與磨損以及煙氣腐蝕等原因，使濾袋局部出現穿孔、破損或撕裂等而導致粉塵跑漏的現象。袋式除塵器濾袋破損的原因，大致有4類：氣流磨損、機械磨損、高溫燒損以及化學損壞[12-20]。

1.1?氣流磨損

氣流磨損主要由2方面原因造成，一方面是氣流分布不均勻，另一方面是清灰方式不合理。

氣流分布不均勻：含塵氣流在濾袋底部和濾袋之間流動，過高的進口風速以及不合理的進氣結構，造成含塵煙氣高速沖刷濾袋的局部，使濾袋局部磨損、壽命降低。

清灰方式：過高的清灰壓力與頻繁的清灰次數都會加速濾袋的磨損，造成破袋;脈沖噴吹壓縮空氣偏離濾袋中心，造成對濾袋內部單側的沖刷，加速磨損。

1.2?機械磨損

機械磨損的原因主要有以下幾點：濾袋抗磨損性弱;濾袋與濾袋、濾袋與殼體邊壁間距設計不合理;花板變形;袋籠的影響。

濾袋與濾袋、濾袋與殼體邊壁間距設計不合理導致濾袋磨損：濾袋與濾袋之間距離或濾袋距殼體邊壁距離過小，濾袋之間或濾袋與殼體邊壁碰撞摩擦導致濾袋破損。

花板變形導致濾袋磨損：花板變形，袋籠的垂直度得不到保證，造成濾袋底部搭橋、擠碰、摩擦或與箱體之間的摩擦，導致濾袋底部損壞。

袋籠的影響：袋籠存在結構缺陷、鋒利邊緣或接口連接不當;袋籠與濾袋尺寸不匹配;袋籠防腐處理不良;袋籠的縱筋數量、支撐環之間的間距等細節的設計參數都會影響濾袋的使用壽命。

1.3?高溫損壞

高溫損壞的主要原因有：存在明火;煙氣溫度過高，超過濾袋允許的最大極限溫度;濾袋不耐高溫;溫度監控儀表失效。

1.4?化學損壞

主要原因有：濾袋的耐酸堿性弱;煙氣含酸堿性物質;煙氣溫度低于露點造成結露，腐蝕濾袋及殼體設備。

濾袋一旦發生較大程度的破損，大量的含塵煙氣通過破口進入凈氣室，排放到大氣中，因而袋式除塵器出口粉塵濃度會顯著增加;濾袋破口位置也會因為氣流的流通，造成袋式除塵器濾袋內外壓差的變化;同時破損濾袋的孔洞容易形成煙氣走廊，加快相鄰濾袋的磨損。

綜合上述濾袋破損的原因及濾袋破損后帶來的工況參數變化，總結出可供濾袋破損監測使用的特征指標有出口粉塵濃度、花板上下壓差、濾袋內外壓差、壓力損失、清灰壓力、過濾風速、過濾阻力、煙氣溫度等。

2?濾袋破損的多傳感器信息融合檢測方法及其原理

多傳感器信息融合是把在不同位置的多個同類或不同類傳感器所提供的局部環境的不完整信息加以綜合，消除傳感器間可能存在的冗余和矛盾的信息，加以互補，降低不確定性，以形成對系統環境相對一致的感知描述。從而提高智能系統決策、規劃、反應的快速性和準確性，降低決策風險。

2.1?濾袋破損檢測系統

多傳感器信息融合的結構按照信息抽象程度，可以分為3個級別，即像素級融合（也叫數據級融合），特征級融合以及決策級融合。針對袋式除塵器濾袋破損監測，不同的監測指標由不同種類的傳感器采集而來，數據級融合面向同質傳感器，而特征級融合和決策級融合可融合異質傳感器數據。決策級融合將各個傳感器獲得的信號通過預處理，得出局部單一的判決，然后將所有局部判決整體分析融合，得到最終結果。決策級融合的的優點在于數據傳輸量較小、系統靈活性好，在非同步信息的處理上有較大優勢。

決策級融合結構的數據融合算法有貝葉斯估計法，D-S證據推理法，專家系統，神經網絡法，模糊集理論，可靠性理論以及邏輯模板法等。在這些數據融合算法中，D-S證據理論是通過合并多重證據做出決策，對推理進行合理的信息論解釋，其重要特點是可以基于不完全的信息、證據，乃至相互沖突的證據，完成相應的推理或決策。相比于其他算法，D-S證據理論在不清楚、不確定問題上的應用有著很大優勢，計算量小且不依賴于先驗知識，在異常訓練數據集難以獲取的情況下，可以使用D-S證據理論[21]。

基于濾袋破損監測系統異質傳感器的需求，決策級融合結構的優點，以及D-S證據理論在處理此類問題的優勢，本文采用基于D-S證據理論的濾袋破損監測方法，圖1所示為多傳感器信息融合濾袋破損監測系統結構框圖。

在袋式除塵器中濾袋破損的敏感部位安裝相應傳感器或傳感器組進行信號采集，對采集來的原始數據進行預處理，然后提取其中有關濾袋狀況的信號，根據其相應的概率分配函數計算出信任度，表示單個傳感器信號對濾袋使用狀況作出的局部判決;將各類傳感器數據的局部判決，經過D-S證據理論融合公式進行融合，根據最終的信息融合結果，綜合判斷濾袋的破損情況。

2.2?D-S證據理論融合原理

通過上述分析，采用D-S證據理論作為數據融合算法。證據理論是Dempster于1976年首先提出后經Shafer進一步推廣和完善的，所以通常稱作Dempster-Shafer理論（簡稱D-S證據理論）。

根據D-S證據理論，識別框架是指討論的問題論域，對于袋式除塵器濾袋破損監測系統的多傳感器信息融合來說，濾袋的破損與否就是識別框架（命題），各個傳感器通過測量、處理給出對濾袋破損狀況的判斷結果就是證據。D-S證據理論用于多傳感器信息融合時，是把證據集合劃分為若干不相關（獨立）的部分，并分別利用它們對識別框架獨立進行判斷。由各傳感器采集信息、處理并產生對命題的局部判訣，即證據理論中的證據;每一證據下對識別框架中每個假設都存在一組判斷信息（概率分布），稱之該證據的信任函數。根據不同證據下對某一假設的判斷，按照某一規則進行組合（或稱為信息融合），即對假設進行各信任函數的綜合，形成綜合證據（信任函數）下對該假設的總的信任程度，進而分別求出所有假設在綜合證據下的信任程度，然后根據決策規則進行決策[22-23]。

2.3?信度函數的基本概念

設U是一個識別框架，[2U]是[U]的冪集，如果對于任意的[A∈2U]，函數[m：2U→[0，1]]滿足下面2個條件：

[m（Φ）=0]， （1）

[A？Um（A）=1，0≤m（A）≤1]， （2）

則稱[m]是[2U]上的基本概率分配函數。式中：[Φ]表示空集;[m（A）]稱為[A]的基本概率分配，即支持[A]本身發生的程度。式（1）表示空集不產生任何信度，式（2）表示所有命題的信度之和為1。

2.4?基本概率分配函數的獲取

基本概率分配函數表示對目標模式假設的可信程度。在D-S證據理論中，沒有給出基本概率分配函數的一般形式，往往是根據主觀經驗自主構造，需要具體問題具體分析。傳統的濾袋破損檢測是通過設置閾值，根據傳感器采集數據是否超過閾值來判斷濾袋的破損，這樣造成濾袋破損的概率只能是1或者0，檢測結果片面化和絕對化。而模糊集合將普通集合里的隸屬關系靈活化，把原來只能取0/1的值擴充到可以取0到1之間的任意數值，并且通過選取適當的模糊隸屬度函數，在濾袋破損檢測中還能最大化保留檢測不確定性的概率。隸屬度函數主要由傳感器本身的工作特性以及被測特征指標的特性而確定，本文根據濾袋破損監測指標的特點和專家知識，構造了濾袋破損監測的隸屬度函數，作為其基本概率分配函數。以文中提到的粉塵濃度傳感器為例，當袋式除塵器濾袋完好，工作環境正常且穩定時，出口粉塵濃度會在一定范圍內（[T0～T1]）波動，此時可認為濾袋破損概率基本為0，濾袋處于完好狀態;當出口粉塵濃度逐漸升高，濾袋出現破損的概率也逐漸增加，反之，濾袋完好的概率在逐漸下降，如圖2中（[T1～T2]）區間;當粉塵濃度超過某一閾值時（[T2～T∞]），則可認為濾袋出現破損。因此，定義基本概率分配函數如下：

式中：[k=1，2，...，N]，為傳感器的數量;[mk1]為傳感器對應的濾袋破損的概率分配;[mk2]為傳感器對應的濾袋完好無損概率分配;[mk3]代表不確定的概率分配;[Rk]為該傳感器的可靠度。圖2表示粉塵濃度傳感器采集信號對濾袋破損狀況的基本概率賦值圖。

根據實際實驗數據分析，或通過相關文獻以及專家提出的經驗值，給出對應傳感器的邊界條件[T0]、[T1]、[T2]，以及傳感器本身的可靠度，根據式（3）～（5），即可計算得出各傳感器采集信號所對應的基本概率分配函數。

2.5?D-S證據組合規則

根據D-S證據理論的Dempster合成法則，2個不同證據的組合方法為

[m1⊕m2（A）=0A=Φ11-KB？C=Am1（B）？m2（C）?A≠Φ]， （6）

其中，[K]為不同證據源沖突程度的歸一化常數：

[K=B？C=Φm1（B）？m2（C）]。 （7）

[K=0]時，表示2個證據完全一致（完全相容）;[0<K<1]時，表示2個證據部分相同，組合方法比較有效;[K=1]時，表示2個證據完全矛盾，證據組合規則不再使用，需要對沖突證據做處理。

對于識別框架U中A的n個相互獨立的基本概率分配[m1，m2，...，mn]，其組合后的基本概率分配正交和[m1⊕m2⊕...⊕mn（A）]為

將各個傳感器采集信號計算得到的基本概率分配函數，帶入式（8）～（9）中，進行證據的組合，得出融合結果，即為綜合證據下對識別框架中每個假設的信任度，進而判斷濾袋是否破損。

3?實驗與分析

3.1?實驗設計

目前的袋式除塵器濾袋破損檢測大多是根據單一的粉塵濃度判斷濾袋的破損與否。本文將基于證據理論的數據融合方法引入濾袋破損檢測中。通過本文第2節的分析，結合實驗現場的實際條件，擬采用袋式除塵器出口粉塵濃度、濾袋內外壓差與花板上下壓差3個信號，從不同的角度監測濾袋的破損，再使用D-S證據理論進行信息融合，綜合判斷濾袋破損狀況。

基于Labview設計研發了袋式除塵器測試實驗平臺，該實驗平臺基于袋式除塵技術及Labview測試控制原理，以1∶1的比例按照實際工程中使用的袋式除塵器搭建而成的單袋室實驗裝置，長寬約為800?mm×800?mm，高度約16?m。硬件系統包括傳感檢測、實驗控制等;軟件系統包括智能儀器組態、操作顯示面板、數據采集處理、綜合分析評價及顯示存儲等。圖3所示為實驗系統主界面，主要實現實驗登記與參數設置，數據的顯示以及實驗操作等功能;圖4所示為部分后面板程序。

為驗證本文提出的方法的可行性與正確性，選取長度、直徑、材質完全相同的完好濾袋以及事先處理過的破損濾袋分別進行對比實驗。濾袋選取工程實際使用的PTFE玻纖覆膜圓柱形濾袋，其長度為10?m、直徑為0.16?m。在袋式除塵器的出口處安裝粉塵濃度傳感器;花板上、下安裝壓力傳感器以測量花板上下壓差;濾袋內、外安裝壓力傳感器以測量濾袋內外壓差，壓力傳感器安裝在破口附近，完好濾袋與破損濾袋的壓力傳感器安裝位置相同。破損濾袋的處理方式如圖5所示。使用單一濾袋進行多次過濾清灰實驗，采集相關信號。

3.2?實驗結果與分析

本文使用D-S證據理論，識別框架為[U=F1，F2，Θ]，[F1]表示濾袋破損，[F2]表示濾袋完好，[Θ]表示不確定，即由于基本可信度分配誤差和各種不確定因素導致不能確定是否出現破損的情況，用不確定代替。采集3組證據源[m1]，[m2]，[m3]分別為出口粉塵濃度，濾袋內外壓差以及花板上下壓差。對應于式（3）～（5）中，[m11]，[m12]為出口粉塵濃度對應的濾袋破損與否的概率分配;[m21]，[m22]為濾袋內外壓差對應的濾袋破損與否的概率分配;[m31]，[m32]為花板上下壓差對應的濾袋破損與否的概率分配（由于花板上下壓差與濾袋內外壓差選用的壓力傳感器型號相同，所以計算公式也相同）;[R1]，[R2]分別為粉塵濃度傳感器與壓力傳感器的可靠度。為驗證方法可行性，根據前期現場實驗采集到的大量實驗數據，分析總結后，設定本次實驗中，粉塵濃度對應的[T0=0]，[T1=10]，[T2=35]，[mg/m3];濾袋內外壓差對應的[T0=0]，[T1=600]，[T2=850]，[Pa];花板上下壓差對應的[T0=0]，[T1=650]，[T2=850]，[Pa];[R1=R2=0.95]。因此可由式（3）～（5）計算得出各傳感器采集信號的基本概率分配函數。

在相同的實驗條件下（相同的實驗參數與工況參數），首先使用完好濾袋進行過濾清灰實驗，采集相關信號，經過處理后根據式（3）～（5）計算得出基本概率分配函數，再使用式（8）、（9）進行D-S數據融合，得到融合結果，數據如表1所示;然后更換事先處理過的帶有破口的濾袋，分別打開破口1與破口2進行實驗，采集相關信號，經過處理后數據及融合結果如表2、表3所示。

根據表1完好濾袋實驗數據可得知，單個傳感器數據判斷濾袋完好的概率分別為0.85、0.91、0.87，使用D-S證據理論進行融合判斷，得到濾袋完好的概率為0.997?9，結果比單一傳感器更加準確;表2、表3中破損濾袋數據可得出同樣的結論，如表2中單個傳感器數據判斷濾袋破損的概率分別為0.83、0.75、0.62，其融合后判斷濾袋破損的概率為0.9703，表3中單個傳感器數據判斷濾袋破損的概率分別為0.91、0.82、0.74，其融合后判斷濾袋破損的概率為0.994?0;對比表2、表3數據融合結果，其判斷濾袋破損的概率分別為0.970?3和0.994?0，與破口2面積大于破口1面積相吻合，濾袋破損的概率也在增加;當濾袋發生破損時，與袋式除塵器出口處的粉塵濃度傳感器相比，在破口附近布置的壓力傳感器對濾袋的破損更為敏感，檢測速率也更快。

當監測系統中某一傳感器發生異常，如表4所示，粉塵濃度傳感器測量信號表征濾袋破損概率為0.73，而濾袋內外壓差傳感器及花板上下壓差傳感器的測量信號表征濾袋破損的概率僅為0.08與0.15。這兩者相互矛盾，此時使用單一傳感器判斷濾袋破損可能會帶來誤判。分析其造成原因，例如管道中有大量灰塵，在噴吹清灰時被氣流帶動，導致采集到的出口粉塵濃度數據異常，而實際濾袋并未破損。使用D-S證據理論進行融合判斷，得出濾袋破損的概率為0.140?7，未破損的概率為0.855?8，更加接近實際情況，提高判斷的準確度。

4?結論

本文分析了袋式除塵器濾袋破損原因及現有濾袋破損檢測方法的不足之處，提出了基于多傳感器數據融合的袋式除塵器濾袋破損監測方法，應用D-S證據理論進行數據融合，綜合各傳感器信號判斷濾袋破損。從研究結果可以看出，與傳統的單一傳感器檢測方法相比，多傳感器數據融合監測方法提高了監測的靈敏度與可靠性，在一些復雜工況下，可以避免因單一傳感器的失效或突變數據造成的誤判，對保證設備穩定高效地運行具有重要意義，同時為袋式除塵器設備的物聯化、智能化的發展方向以及為袋式除塵器技術的提升奠定良好基礎。

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[責任編輯????楊????屹]