9.4.3 浓度信号处理
该测试的参考波形如图9-28所示，通过快速傅里叶变换（FFT）分析的超声波脉冲波的幅度—频率特性如图9-29所示。
在铝粉扩展过程的前30ms中，超声波信号容易受到湍流的影响。因此，根据对铝粉浓度分布的模拟分析，超声信号分析选择了70～110ms相对稳定的时间段。接收到的脉冲如图9-30所示。出现了一些信号噪声，通过FFT幅度—频率分析可以轻松提取超声衰减，且脉冲信号足够明显，可以进行浓度表征，如图9-31所示。
图9-29 脉冲信号频谱图
图9-30 采集脉冲信号（彩图见附录）
图9-31 不同时间的超声波脉冲幅值比较
基于卡尔曼滤波理论，对信号进行希尔伯特变换获取包络谱，进一步进行卡尔曼滤波降噪，如图9-32所示。该融合模型可以有效减小检测误差和检测噪声，从而有效提高测试系统的测试精度，获得更为可信的云雾浓度数据。
图9-32 超声信号浓度特征提取过程
当铝粉颗粒均匀分布时，在20L球形容器中，在100μm和10μm不同粒径的铝粉质量浓度确定为70～110g/m-3。根据检测到的衰减特征，通过超声衰减模型计算MNAP的质量浓度，结果如图9-33所示。
图9-33 云雾（铝粉）质量浓度分布图
（a）粒径100μm
图9-33 云雾（铝粉）质量浓度分布图（续）
（b）粒径10 μm
在70～110ms的时间段内，使用超声波传感器获得的测量结果与CFD模拟预测的结果一致；另外，发现铝纳米颗粒显示出比铝微粒更好的浓度分布特性。为了进一步讨论20L球形容器中铝粉云雾参数的特性，计算了模拟浓度和测量浓度之间的相对误差，如表9-4所示。
表9-4 铝粉云雾浓度比较分析
标称铝粉云雾浓度为500g/m3，即每单位云雾质量单位体积。当铝粉云雾在20L球形容器中均匀分布时，超声方法和CFD模拟之间质量浓度的计算误差铝粉粒径100μm颗粒和铝粉粒径10μm颗粒分别为14%和18.4%。这些数据也与Benedetto等和Zhang等先前报道的铝粉质量浓度和湍流之间的关系一致。因此，所提出的超声波脉冲衰减方法和测试系统有效地计算了铝粉在20L球形容器扩散过程中的浓度。