一种空气重介质流化床床层流化质量的多参数监测方法
阅读说明：本技术 一种空气重介质流化床床层流化质量的多参数监测方法 (Multi-parameter monitoring method for bed fluidization quality of air heavy-medium fluidized bed ) 是由 赵跃民 张亚东 董良 段晨龙 杨旭亮 周恩会 于 2021-06-23 设计创作，主要内容包括：本发明公开了一种空气重介质流化床床层流化质量的多参数监测方法,本方法采用微差压传感器探头获取流化床气体波动信号,再通过微差压传感器模块对气动信号进行转换和放大处理,再由数据采集仪将处理后的信号传输至计算机,结合统计学方差计算、傅里叶信号分析方法及峰值计数法,实现对床层流化特征参数的实时在线测量；本装置包括微差压传感器探头、微差压传感器模块、数据采集仪和计算机；该发明能够实时在线测量床层内的流化特征参数,具有快捷、准确、低成本、安全等优点。(The invention discloses a multi-parameter monitoring method for the bed fluidization quality of an air dense-medium fluidized bed, which adopts a micro differential pressure sensor probe to obtain a fluidized bed gas fluctuation signal, then converts and amplifies a pneumatic signal through a micro differential pressure sensor module, and transmits the processed signal to a computer by a data acquisition instrument, and realizes the real-time on-line measurement of the bed fluidization characteristic parameter by combining with statistical variance calculation, a Fourier signal analysis method and a peak counting method; the device comprises a micro differential pressure sensor probe, a micro differential pressure sensor module, a data acquisition instrument and a computer; the invention can measure the fluidization characteristic parameters in the bed layer on line in real time and has the advantages of rapidness, accuracy, low cost, safety and the like.)
技术领域
本发明涉及气固流态化煤炭干法分选技术领域，具体涉及一种空气重介质 流化床床层流化质量的多参数监测方法。
背景技术
空气重介质流化床作为一种不用水的煤炭干法分选技术，以磁铁矿粉和煤 粉为加重质，在压缩空气的作用下，形成密度均匀稳定的气固流化床，实现对 煤炭按密度的分选提质。在气固分选流化床中，床层密度的均匀稳定性是决定 煤炭分选效果的关键因素，因此，实时监测床层流化状态，调控床层流态化质 量，是促进煤炭按密度精准分选，提高空气重介质流化床分选煤炭产品质量的 重要前提。
发明内容
针对上述存在的技术不足，本发明的目的是提供一种空气重介质流化床床 层流化质量的多参数监测方法，其具有可靠性高、低成本、安全的优点，能够 实时在线测量床层内部流化状态，且适用于恶劣的工业现场条件。
为解决上述技术问题，本发明采用如下技术方案：
本发明提供一种空气重介质流化床床层流化质量的多参数监测方法，具体 包括以下步骤：
S1、将多个微差压传感器探头沿床层轴向位置均布在床层外壁面，将微差 压传感器探头分别与微差压传感器模块电性连接，将微差压传感器模块、数据 采集仪、计算机依次电性连接；
S2、微差压传感器探头获取床层内不同位置的气动信号并传输给微差压传 感器模块，微差压传感器模块将获取的气动信号进行滤波以及转换放大处理后 获得电压信号，数据采集仪将采集到的电压信号进行滤波降噪处理后传输给计 算机；
S3、计算机对获取的电压信号进行方差分析，评判压力波动的剧烈程度， 同时再利用傅里叶分析方法对电压信号进行处理，得到电压信号的频谱信息；
S4、计算机依据峰值计数法对采集得到的电压信号进行峰值计数，得到信 号在一定时间内气泡的数量。
优选地，步骤S1中，位于床层中下部的微差压传感器探头为窄量程微差 压传感器，位于床层中上部的微差压传感器探头为宽量程微差压传感器。
优选地，步骤S2中，采用滤波算法即移动平均滤波法进行滤波降噪。
优选地，步骤S3中，通过数据采集仪对连接床体轴向不同位置处的微差压 传感器模块进行多通道采集，获得压力时域波动信号(x1(n)，x2(n)，…， xn(n))，并通过计算机对各个微差压传感器探头获取的压力时域波动信号进行 统计学计算分析，方差函数表示为：
其中，x(n)是以1024Hz采样频率获得压力波动原始信号的N个点，x是 压力波动的平均测量值，其计算方法如下：
优选地，步骤S3中，滤波后的电压信号通过计算机利用傅里叶变换分析， 将电压信号表示成不同次谐波的叠加，用于气泡产生频率区间的确定，傅里叶 变换函数表示为：
其中f为信号频率，j为虚数单位。
优选地，步骤S4中，电压信号峰值数量计算函数表达式如下：
其中，Isdf为一定时间内电压信号的峰值数量；
R为给定的电压信号幅值，其函数表达式如下：
其中，θ为Heaviside函数，n电压信号的时间长度，max(X)为某一时刻电 压信号波峰的幅值，min(X)为某一时刻电压信号波谷的幅值，N是压力波动原 始信号采集点的1/2。
本发明的有益效果在于：(1)本发明通过在空气重介质流化床内安装微差 压传感器探头，实时测量床层内部不同流化行为引起的压力波动信号，通过对 压力波动信号进行系统处理分析，实现对床层流化质量的在线实时测量，具有 高精准性和时效性；(2)与以光源为应用原理的信号采集设备相比，本发明可 以适用于气固高密度、不透光流化床床层内部不同流化行为的监测和分析；(3) 本发明的测量装置结构简单，易于安装、维护与拆卸，且成本低廉，具有广泛 的实用性。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施 例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述 中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付 出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的一种空气重介质流化床床层流化质量的多参数 监测方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的各个部件的电性连接示意图；
图3为本发明实施例提供的采集电压信号的时域和频域图；
图4为本发明实施例提供的采集电压信号的峰值计数法示意图；
图5为本发明实施例提供的采集电压信号的波峰统计结果图；
附图标记说明：
1、空气重介质流化床；2、微差压传感器探头；3、微差压传感器模块；4、 数据采集仪；5、计算机。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清 楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是 全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造 性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1至图5所示，一种空气重介质流化床床层流化质量的多参数监测方 法，具体包括以下步骤：
S1将多个微差压传感器探头2沿空气重介质流化床1床层轴向位置均布在 床层外壁面，相邻两个微差压传感器探头2之间的距离为L，将微差压传感器 探头2分别与微差压传感器模块3电性连接，将微差压传感器模块3、数据采 集仪4、计算机5依次电性连接；位于床层中下部的微差压传感器探头2为窄 量程微差压传感器，位于床层中上部的微差压传感器探头2为宽量程微差压传 感器；床层介质颗粒开始流化时，微差压传感器探头2开始测量床层内部气动 信号，参见图2：
微差压传感器探头2用于获取空气重介质流化床内床层气动信号；微差压 传感器模块3用于将气动信号转化为电压信号；数据采集仪4用于采集微差压 传感器模块3的电压信号；计算机5用于对数据采集仪4采集到的电压信号进 行分析及存储；
S2微差压传感器探头2获取床层内不同位置的气动信号并传输给微差压 传感器模块3，微差压传感器模块3将获取的气动信号进行转换和放大处理后 获得电压信号，数据采集仪4将采集到的电压信号进行滤波降噪处理后传输给 计算机5；采用滤波算法即移动平均滤波法进行滤波降噪；如图3所示,微差 压传感器模块3将气动信号转变电压信号；
S3计算机5对获取的电压信号进行方差分析，评判压力波动的剧烈程度， 同时再利用傅里叶分析方法对电压信号进行处理，得到电压信号的频谱信息；
通过数据采集仪4对连接床体轴向不同位置处的微差压传感器模块3进行 多通道采集，获得压力时域波动信号〔x1(n)，x2(n)，…，xn(n)〕，并通过计 算机5对各个微差压传感器探头2获取的压力时域波动信号进行统计学计算分 析，方差函数表示为：
其中，x(n)是以1024Hz采样频率获得压力波动原始信号的N个点，是 压力波动的平均测量值，其计算方法如下：
滤波后的电压信号通过计算机5利用傅里叶变换分析，将电压信号表示成 不同次谐波的叠加，用于气泡产生频率区间的确定，傅里叶变换函数表示为：
其中f为信号频率，j为虚数单位；采用傅里叶变换方法对获取的电压信号 进行频谱处理，获取的电压信号频谱信息如图3所示；t是微差压传感器探头 2信号的时间；
S4计算机5依据峰值计数法对采集得到的电压信号进行峰值计数，得到信 号在一定时间内气泡的数量。
在空气重介质流化床内部，电压信号的变化能够反映床内不同流化现象的 响应规律；由微差压传感器模块3捕获得到的压力波动信号如图4所示；较大 的扰动主要与较大的气泡有关；而粒子运动、气流变化和振动可能会对气流产 生细微干扰；当气泡顶部即将到达微差压传感器探头2时，电压信号“a”点 位置测得的压力逐渐增加；当气泡继续上升并逐渐通过微差压传感器探头2时， 电压信号“b”点位置测的信号值逐渐减小；当气泡10发生聚并时，电压信号 “c”点位置处出现突变的峰值；当气泡10发生破裂时，电压信号“d”点处位置幅值呈下降趋势；
当流化床内处于鼓泡状态时，微差压传感器探头2捕获一定时间t内的电 压信号，采用峰值计数法对滤波后电压信号进行峰值统计，峰值统计函数为
其中，Isdf为一定时间内电压信号的峰值数量；
R为给定的电压信号幅值，其函数表达式如下：
其中，θ为Heaviside函数，n电压信号的时间长度，max(X)为某一时刻电 压信号波峰的幅值，min(X)为某一时刻电压信号波谷的幅值，通过计算n采样 时间内电压信号波峰的数量分布规律，进而确定床层内部气泡的数量及流化状 态。
本发明通过床层的大量气泡会引起微差压传感器探头2获取的电压信号的 波动，产生不同幅值大小的波峰，其中，低幅值区波峰主要由微泡的产生、气 泡的破裂、聚并及颗粒的碰撞等行为引起，高幅值区波峰由大气泡的运动造成, 通过计算n采样时间内电压信号波峰的数量分布规律，进而确定床层内部气泡 的数量及流化状态，气泡的运动会引起压力气动信号的波动，该气动信号的变 化由微差压传感器探头2捕捉，并经微差压传感器3进行转换为电压信号，由 数据采集仪4进行采集滤波，通过数据传输输入至计算机5进行后续计算处理， 最终获取电压信号的标准差、频谱分布、波峰分布等特征参数，实现对床层流化行为的实时在线监测。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发 明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及 其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。