【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电子数据处理，具体涉及一种隔膜压缩机用氦检漏仪检测数据处理方法及系统。
技术介绍
1、隔膜压缩机因其结构特点，在输送高纯度、易燃易爆或有毒有害气体时具有独特的优势，被应用于化工、核工业、半导体及食品医药等领域。为确保其运行安全和介质纯度，对压缩机整机及部件的气密性进行高精度检测至关重要。氦质谱检漏法是目前公认的最灵敏的工业检漏技术之一，通过使用氦气作为示踪气体，利用氦检漏仪检测逸出或渗入的微量氦气，从而判断是否存在泄漏。然而，在对隔膜压缩机进行在线或模拟工况下的氦检漏时，检漏仪采集到的原始氦浓度信号往往信噪比极低。这主要是因为信号中不仅包含随机环境噪声和仪器本身的热噪声，更严重的是，压缩机曲轴连杆机构的周期性往复运动会产生强烈的周期性干扰，其频率与压缩机冲程频率及其谐波分量高度相关，这种干扰常常会淹没由真实微小泄漏引起的缓慢变化的氦浓度信号，给泄漏的准确识别带来巨大挑战。
2、为从强干扰背景中提取微弱的泄漏信号，现有的数据处理方法通常采用简单的滤波或阈值判断。例如，采用移动平均或低通滤波器对信号进行平滑处理，以...
【技术保护点】
1.一种隔膜压缩机用氦检漏仪检测数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：获取氦检漏仪在预设采样频率下采集的原始氦浓度时间序列信号，并同步获取隔膜压缩机冲程的周期性频率参数；根据周期性频率参数，构建针对周期性频率参数的基频及谐波频率的陷波滤波器组，对原始氦浓度时间序列信号进行滤波，得到初步信号；对初步信号进行小波变换分解，并计算各分解尺度层的小波系数阈值，对小波系数进行阈值处理后重构，得到去噪信号；对去噪信号进行迭代拟合，估计出去噪信号的动态背景基线，并从去噪信号中减去动态背景基线，得到背景校正信号；基于背景校正信号，在滑动时间窗内分别计算其一阶时间导数序列和局部信息熵...
【技术特征摘要】
1.一种隔膜压缩机用氦检漏仪检测数据处理方法，其特征在于，包括如下步骤：获取氦检漏仪在预设采样频率下采集的原始氦浓度时间序列信号，并同步获取隔膜压缩机冲程的周期性频率参数；根据周期性频率参数，构建针对周期性频率参数的基频及谐波频率的陷波滤波器组，对原始氦浓度时间序列信号进行滤波，得到初步信号；对初步信号进行小波变换分解，并计算各分解尺度层的小波系数阈值，对小波系数进行阈值处理后重构，得到去噪信号；对去噪信号进行迭代拟合，估计出去噪信号的动态背景基线，并从去噪信号中减去动态背景基线，得到背景校正信号；基于背景校正信号，在滑动时间窗内分别计算其一阶时间导数序列和局部信息熵序列，同时将背景校正信号与预先设定的典型泄漏指数上升模型的模板信号进行归一化互相关运算，得到形态相关度；当一阶时间导数序列的幅值在预设时间内持续高于第一阈值、局部信息熵序列低于第二阈值、且形态相关度高于第三阈值时，判定发生泄漏。
2.根据权利要求1所述的隔膜压缩机用氦检漏仪检测数据处理方法，其特征在于，所述构建针对所述周期性频率参数的基频及谐波频率的陷波滤波器组，包括：将所述周期性频率参数作为基频，并选择所述基频及其预设阶次的多个谐波频率作为陷波中心频率；针对每一个陷波中心频率，设计一个具有预设品质因数的数字陷波滤波器；将各数字陷波滤波器进行级联，以构成所述陷波滤波器组。
3.根据权利要求1所述的隔膜压缩机用氦检漏仪检测数据处理方法，其特征在于，所述对初步信号进行小波变换分解，并计算各分解尺度层的小波系数阈值，对小波系数进行阈值处理后重构，得到去噪信号，包括：选择一种预定的小波基函数，对所述初步信号进行多层离散小波变换分解，得到各层的细节系数和最高层的近似系数；基于stein无偏风险估计准则，独立计算各层细节系数的去噪阈值；采用预设的阈值函数对所述细节系数进行处理；将处理后的细节系数与未经处理的最高层的近似系数进行小波逆变换，以重构得到所述去噪信号。
4.根据权利要求1所述的隔膜压缩机用氦检漏仪检测数据处理方法，其特征在于，所述对去噪信号进行迭代拟合，估计出去噪信号的动...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫百岁，郭世彦，杨爱萍，李瑞芹，张克，
申请(专利权)人：江苏恒久机械股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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