为了最大程度减少管道中可燃气体爆炸造成的损失,要求在爆炸初始阶段能够利用多种传感器,快速、准确判断爆炸发生,为后续抑爆措施提供可靠的决策信息。针对目前爆炸特征信号检测存在使用传感器种类单一、检测算法单一等问题,本文自主研制了可燃气体/空气预混物爆炸特征信号检测实验系统,主要工作包括以下几个方面:(1)爆炸火焰特征信号检测系统搭建。研制7节、共21米长、内径104mm的实验装置,并在装置上布置十二个传感器;根据紫外传感器、红外传感器及离子探针特点,分别对这三种传感进行二次封装保护,以保证传感器在爆炸实验中不受损坏;自主研制一套采集控制系统,用于实验中数据采集及过程控制。在以上搭建的实验系统中进行可燃气体/空气预混物爆炸火焰传播实验。(2)传感器工作电路研制。为红外传感器研制能够有效减少反馈网络偏置误差、便于电阻配置的T型网络电流电压转换电路;为紫外传感器研制高压直流低功率工作电路;并研制离子探针工作电路,将离子电流转换为电压信号输出。(3)实验结果分析。在以上搭建的实验系统中进行甲烷体积浓度为9.5%实验,实验结果表明:实验管道中火焰传播速度呈现先增大、后减少然后再增大的三个变化阶段。分析此工况下三种传感器信号,发现红外传感器波形上升速度快,其一阶导数能够快速准确反映爆炸特征信号产生时刻。紫外传感器波形为脉冲波形式,其初始脉冲波对爆炸响应较快。离子探针波形能够反映爆炸发生时刻,但是波形较为复杂。(4)基于BP神经网络的多信号融合算法构建。根据实验中紫外及红外传感器获取的实验数据,进行基于BP神经网络多信号融合算法的设计。利用实验数据中传感器2000个数据作为BP神经网络的训练数据,实验数据中200组数据作为BP神经网络仿真输入,经过训练的神经网络,对200组爆炸特征信号识别准确率能够达到100%。