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如何實現(xiàn)對單個氣泡及連續(xù)氣泡的識別?

更新時間:2025-08-02點擊次數(shù):168

對單個氣泡及連續(xù)氣泡的識別,核心是通過分析氣泡在光學(xué)傳感器光路中產(chǎn)生的信號特征差異(如信號強度、持續(xù)時間、變化速率等),結(jié)合硬件設(shè)計和算法邏輯,實現(xiàn)精準區(qū)分。以下是具體的實現(xiàn)方法,分為信號特征分析、算法設(shè)計和輔助優(yōu)化手段三部分:

一、單個氣泡與連續(xù)氣泡的信號特征差異

氣泡(尤其是水中氣泡)通過傳感器光路時,其光學(xué)信號(散射光、透射光)與固體顆粒物有顯著區(qū)別,這是識別的基礎(chǔ):

特征

單個氣泡信號

連續(xù)氣泡信號

固體顆粒物信號(對比)

信號持續(xù)時間

極短(通常 < 100ms),氣泡快速通過光路

持續(xù)時間長(>500ms),氣泡群連續(xù)通過

中等或較長(取決于流速,通常 > 200ms)

信號波形

尖銳脈沖(快速上升→快速下降)

高頻波動的連續(xù)脈沖(多個尖峰疊加)

平穩(wěn)或緩慢波動(無劇烈尖峰)

散射 / 透射關(guān)聯(lián)性

散射光驟升時,透射光驟降(不成比例)

散射光持續(xù)高頻波動,透射光持續(xù)不穩(wěn)定

散射光與透射光呈穩(wěn)定負相關(guān)(符合濁度特性)

信號幅度

峰值高(氣泡單次散射強)

峰值高低交替(氣泡大小不一)

幅度較穩(wěn)定(隨顆粒物濃度均勻變化)

二、針對單個氣泡的識別算法

單個氣泡的核心特征是 “瞬時性、脈沖性",算法通過捕捉這些特征實現(xiàn)識別:

閾值觸發(fā)與時間窗判斷

設(shè)定散射光信號的動態(tài)閾值(如基線值的 2 倍),當信號瞬間超過閾值時,觸發(fā) “氣泡嫌疑" 判定;

同時監(jiān)測信號從超過閾值到恢復(fù)基線的持續(xù)時間:若持續(xù)時間 <預(yù)設(shè)閾值(如 100ms),且波形為 “陡峭上升 + 陡峭下降",則判定為單個氣泡。

斜率分析法

計算信號上升斜率(Δ 信號 /Δ 時間)和下降斜率:單個氣泡的上升斜率通常 > 5V/ms(假設(shè)信號電壓輸出),遠大于固體顆粒物的平緩斜率(通常 < 1V/ms);

若上升斜率和下降斜率均超過設(shè)定閾值,且兩者絕對值接近(脈沖對稱),則判定為單個氣泡。

透射 - 散射信號反演驗證

正常濁度下,散射光(S)與透射光(T)滿足負相關(guān)關(guān)系(S↑則 T↓,且幅度變化成比例);

單個氣泡通過時,散射光驟升的同時,透射光驟降,但兩者的變化幅度不成比例(如 S 上升 50%,T 下降 20%,偏離正常比例),算法可通過預(yù)設(shè)的 “正常比例模型" 識別這種異常,驗證是否為氣泡。

三、針對連續(xù)氣泡的識別算法

連續(xù)氣泡(如氣泡群、管道曝氣產(chǎn)生的密集氣泡)的核心特征是 “持續(xù)性、高頻波動性",算法需結(jié)合時間序列和統(tǒng)計特征識別:

 

 

波動頻率與方差分析

 

對散射光信號進行短時傅里葉變換(STFT) 或滑動窗口方差計算:連續(xù)氣泡會導(dǎo)致信號在高頻段(如 10-50Hz)出現(xiàn)顯著能量峰值,而正常濁度信號的頻率較低(<5Hz);

若滑動窗口(如 1 秒窗口)內(nèi)的信號方差 > 預(yù)設(shè)閾值(反映波動劇烈程度),且持續(xù)多個窗口(如連續(xù) 3 個窗口),則判定為連續(xù)氣泡。

 

脈沖密度統(tǒng)計

 

統(tǒng)計單位時間內(nèi)(如 1 秒)超過散射光閾值的脈沖數(shù)量:單個氣泡通常 <3 個 / 秒,而連續(xù)氣泡可能> 10 個 / 秒;

若脈沖密度超過設(shè)定值,且脈沖間隔均勻(氣泡群勻速通過),則判定為連續(xù)氣泡。

 

基線漂移監(jiān)測

 

連續(xù)氣泡會導(dǎo)致散射光信號的基線整體抬高(氣泡群持續(xù)散射),且基線隨氣泡密度波動;

算法通過計算長時窗口(如 10 秒)的信號平均值(基線),若基線在短時間內(nèi)(如 2 秒)漂移超過 ±10%,且伴隨高頻波動,則判定為連續(xù)氣泡。

四、輔助優(yōu)化手段:提升識別可靠性

 

硬件與算法協(xié)同

 

傳感器采用高頻采樣(≥1kHz),確保捕捉單個氣泡的瞬時信號(避免采樣率不足導(dǎo)致信號失真);

結(jié)合測量池結(jié)構(gòu)(如傾斜式設(shè)計),使氣泡快速通過光路,強化 “單個氣泡信號短、連續(xù)氣泡信號持續(xù)" 的特征,降低算法識別難度。

 

自適應(yīng)閾值調(diào)整

 

算法根據(jù)水樣背景濁度動態(tài)調(diào)整閾值:高濁度水樣中,固體顆粒物的散射信號較強,需提高氣泡判定閾值;低濁度水樣中,閾值可降低,避免漏檢小氣泡。

 

機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練(膏端方案)

 

采集大量 “單個氣泡、連續(xù)氣泡、正常濁度" 的信號樣本,訓(xùn)練分類模型(如決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò));

模型通過學(xué)習(xí)信號的波形、頻率、幅度等多維特征,實現(xiàn)端到端的氣泡類型識別(尤其適用于復(fù)雜水樣,如氣泡與高濃度顆粒物混合場景)。

總結(jié)

識別單個氣泡的關(guān)鍵是捕捉瞬時脈沖特征(時間短、斜率大、比例異常),識別連續(xù)氣泡的關(guān)鍵是分析持續(xù)波動特征(高頻、高方差、高脈沖密度)。實際應(yīng)用中,需結(jié)合水樣流速、氣泡大小等現(xiàn)場條件,通過 “硬件優(yōu)化信號特征 + 算法多維度驗證",實現(xiàn)精準識別,為后續(xù)的干擾剔除(如數(shù)據(jù)剔除、補償修正)提供依據(jù)。


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