一种管道定位方法技术

本发明专利技术公开了一种管道定位方法，首先对原始信号进行CEEMD分解，然后对分解后的含噪信号进行去噪，再对其进行互相关计算，根据互相关程度剔除无效的冗余分量，最后将分解去噪后的信号重构，并通过FastICA分离出单个泄漏源信号，再利用时差定位公式对泄漏点进行定位。实验结果表明，本发明专利技术的方法适用于金属管道多点泄漏的检测和定位，并且能较大程度地提高管道泄漏定位的精确度，为实际工程应用提供了有力的理论依据和实践经验。

【技术实现步骤摘要】
一种管道定位方法
本专利技术涉及压力管道泄漏监测
，更为具体来说，本专利技术提出一种管道定位方法，具体为一种基于CEEMD的城市管道泄漏检测及精确定位方法。
技术介绍
在运输大量石油、天然气、化学品和水时，管道运输是最经济的运输方案。它具有运输总量大，不间断传送，不受气候等其他因素影响的优势。因此，管道运输成为继公路运输、铁路运输、水上运输、航空运输后的第五种主要运输方式。城市管道在长期使用过程中，因受内外腐蚀等多种因素影响而容易引发泄漏。尤其是早期发生的微小泄漏，由于其泄漏孔径小、泄漏流量小等特点，导致微小泄漏难于通过视觉、听觉和管道检测系统捕捉。实际工况中，管道的泄漏通常是多个泄漏点相互作用形成的，而多点泄漏往往具有信号干扰大，信号包含内容多等特点，导致多点泄漏信号难以提取，定位误差大，给实际检测带来诸多问题。经验模态分解(EMD)是近些年发展起来的一种针对非线性、非平稳信号的分析方法，这种算法将信号分解为一系列振荡函数,其强大的自适应特征使得EMD广泛应用于信号分析领域。然而，EMD本身存在模态混叠，其导致分解出的具有不同振幅特征的固有模态函数(IMF)相互叠加；为此，在其基础上产生了集合经验模态分解(EEMD)，它将白噪声加入待分析信号再进行EMD分解，且在一定程度上缓解了模态混叠效应，但是EEMD本身也存在一些问题，如信号分解过程中白噪声没有完全被消除等。针对上述问题，2011年Torres等提出了互补集合经验模态分解(CEEMD)，其有效提高了计算精度和效率，缓解了EEMD本身的缺陷，应用EEMD实现时频分解。事实上，CEEMD也并非完美无瑕,其主要存在两个问题，其一是信号分解后的模态中保留有残余噪声；其二是存在冗余模态。2017年6月，杨凯在《基于ICEEMD的地震信号去噪》一文中，采用改进的CEEMD方法对含噪信号进行去噪处理，但在其算法过程中并未对无效冗余分量进行进一步处理。针对上述问题，本专利技术提出一种基于CEEMD的城市管道泄漏检测及精确定位方法，可将CEEMD分解产生的随机噪声和无效冗余分量逐步消除。
技术实现思路
为克服现有技术的不足，本专利技术提供了基于CEEMD的城市管道泄漏检测及精确定位方法，不仅能够对一般的埋地管道泄漏点准确定位，而且能够对小流量城市管道泄漏点进行准确定位；该定位方法包括如下步骤如下：一种管道定位方法，包括以下步骤：S1：原始数据采集；S2：利用CEEMD对原始信号进行分解处理，将原始信号分解为各阶IMF；S3：采用小波软阈值去噪法将各阶IMF中的随机噪声去除，提取各阶IMF中有用信号；S4：对S3消噪后的信号进行互相关计算，依据互相关程度高低剔除无效的冗余分量，得到观测信号；S5：再对S4得到的观测信号重构、升维，进行FastICA盲源分离，得到两点泄漏分离后的有效泄漏信号；S6：最后对S5得到的有效泄漏信号进行定位计算，得到泄漏信号的时差，进而得到泄漏点距不同传感器的位置，实现精确定位。进一步，所述步骤S1具体包括：S1.1：在被测管道上设置泄漏声发射传感器；S1.2：利用传感器采集管道泄漏信号，作为管道泄漏原始信号x(t)。进一步，所述步骤S2具体包括：定义运算符号Ej(·)为EMD分解的第j个固有模态函数，ωi(t)是单位方差为零均值的高斯白噪声，εk是每个阶段设定的信噪比系数，CEEMD算法的具体步骤如下：(1)首先对原始信号x(t)加入高斯白噪声ωi(t)，对目标信号x(t)+ε0ωi(t)进行n次EMD分解，获得第一个固有模态函数IMF1(t)，(2)然后计算得到一阶残差r1(t)，r1(t)＝x(t)-IMF1(t)；(3)对于一阶残差r1(t)中添加白噪声信号，构造信号r1(t)+ε1E1(ωi(t))并再次进行分解，获得第二个固有模态函数IMF2，(4)以此类推计算第k个残差rk(t)，rk(t)＝r(k-1)(t)-IMFi(t)，k＝2,3...K；(5)再继续分解rk(t)+εkEk(ωi(t))，将它的第一个固有模态函数分量作为CEEMD的IMF(k+1)，(6)继续分解直到满足结束条件，即残差极值最多不超过两个，否则返回到步骤(4)-(6)中进行计算，最终获得剩余残差，即冗余分量r(t)，其中k是IMF的总数；通过CEEMD分解，可以将信号分解为含噪信号、有效泄漏信号和冗余分量；其中，和分别为含噪信号和有效泄漏信号；N表示噪声和信号的分界，即：进一步，所述S3中小波软阈值去噪原理的步骤如下：(1)小波分解：对含噪信号进行小波分解，分别获取第一层细节信号和第一层近似信号；对第一层近似信号再进行小波分解，获取对应的第二层细节信号和第二层近似信号；重复以上操作，直至获取到对应的第三层细节信号和第三层近似信号；(2)阈值量化：由含噪信号的信噪比决定各层小波分解降噪所需的阈值；(3)小波重构：通过小波逆变换，将小波分解得到的最低层低频系数和各层高频系数进行重构，即可得到去噪后的信号图像。进一步，所述S4中互相关计算剔除无效冗余分量的步骤如下：对所有分解的得到的IMF，分别求其本身和原始信号x(t)的互相关程度，将互相关程度低的判定为无效冗余IMF分量并予以剔除，从而得到有效IMF分量；原始信号x(t)与分解得到的IMF分量之间的互相关系数求法为：其中，Rxy(τ)为一个原始信号x(t)和一个延迟时间为τ的分量信号IMF(t+τ)在时间T内的互相关函数，τ为IMF分量信号相对于原始信号x(t)的延时，t为原始信号x(t)传播的时间，IMF(t+τ)为延迟了τ时刻后的IMF分量。进一步，所述步骤S5具体为如下：假设用Z个传感器进行管道泄漏试验，得到了Z个关于泄漏的未知信源S，对Z个未知信源S经混合矩阵A线性混合为信号H，即式中A为混合模型，Si(k)为各泄漏点产生的泄漏信号，Z为两采集点之间泄漏点个数；通过FastICA计算可以找到解混矩阵W，每次可以从观测信号中分离出一个分量，经过多次分离可将所需有效泄漏信号从混合信号中分离出来，即Y＝WH＝WAS≈S，式中W为解混矩阵，H为混合信号，A为混合模型，S为各泄漏点产生的泄漏信号，Y为分离后的有效泄漏信号。进一步，所述S6中针对金属管道两点泄漏的定位采用时差定位公式进行计算：式中x为被检测管道泄漏源位置，即泄漏点到上游声发射传感器的距离；L为两声发射传感器之间的距离，Δt为泄漏信号到达两个传感器的时间差，v为泄漏信号在管道中的传播速度；由计算得到的泄漏信号传播到上、下游声发射传感器时间差Δt和泄漏信号在管道中的传播速度v，结合时差定位公式最终计算得到的泄漏定位结果。本专利技术可以达到以下有益效果：1、利用CEEMD分解，可以减少先前方法中残余噪声的影响，也可以提高计算效率。2、利用小波软阈值去噪，可以对分解后的高频分量进行处理，去除大部分噪声。3、利用IMF互相关计算，可以进一步将无效冗余分量进行剔除。4、利用FastICA盲源分离技术对信号固有模态进一步处理，可以正确地获得非平稳振动信号的时频变化特征，实现真实信号的特征提取。5、利用时差线定位算法，根据真实信号特征进行管道泄漏精确定位。附图说明图1为本专利技术的算法流程图；图2为两点泄漏检测示意图；图3为上游CEEMD处理结果图；图4为下游C本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种管道定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：原始数据采集；S2：利用CEEMD对原始信号进行分解处理，将原始信号分解为各阶IMF；S3：采用小波软阈值去噪法将各阶IMF中的随机噪声去除，提取各阶IMF中有用信号；S4：对S3消噪后的信号进行互相关计算，依据互相关程度高低剔除无效的冗余分量，得到观测信号；S5：再对S4得到的观测信号重构、升维，进行Fast ICA盲源分离，得到两点泄漏分离后的有效泄漏信号；S6：最后对S5得到的有效泄漏信号进行定位计算，得到泄漏信号的时差，进而得到泄漏点距不同传感器的位置，实现精确定位。

【技术特征摘要】
1.一种管道定位方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：原始数据采集；S2：利用CEEMD对原始信号进行分解处理，将原始信号分解为各阶IMF；S3：采用小波软阈值去噪法将各阶IMF中的随机噪声去除，提取各阶IMF中有用信号；S4：对S3消噪后的信号进行互相关计算，依据互相关程度高低剔除无效的冗余分量，得到观测信号；S5：再对S4得到的观测信号重构、升维，进行FastICA盲源分离，得到两点泄漏分离后的有效泄漏信号；S6：最后对S5得到的有效泄漏信号进行定位计算，得到泄漏信号的时差，进而得到泄漏点距不同传感器的位置，实现精确定位。2.如权利要求1所述的一种管道定位方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：S1.1：在被测管道上设置泄漏声发射传感器；S1.2：利用传感器采集管道泄漏信号，作为管道泄漏原始信号x(t)。3.如权利要求1所述的一种管道定位方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：定义运算符号Ej(·)为EMD分解的第j个固有模态函数，ωi(t)是单位方差为零均值的高斯白噪声，εk是每个阶段设定的信噪比系数，CEEMD算法的具体步骤如下：(1)首先对原始信号x(t)加入高斯白噪声ωi(t)，对目标信号x(t)+ε0ωi(t)进行n次EMD分解，获得第一个固有模态函数IMF1(t)，(2)然后计算得到一阶残差r1(t)，r1(t)＝x(t)-IMF1(t)；(3)对于一阶残差r1(t)中添加白噪声信号，构造信号r1(t)+ε1E1(ωi(t))并再次进行分解，获得第二个固有模态函数IMF2，(4)以此类推计算第k个残差rk(t)，rk(t)＝r(k-1)(t)-IMFi(t)，k＝2,3...K；(5)再继续分解rk(t)+εkEk(ωi(t))，将它的第一个固有模态函数分量作为CEEMD的IMF(k+1)，(6)继续分解直到满足结束条件，即残差极值最多不超过两个，否则返回到步骤(4)-(6)中进行计算，最终获得剩余残差，即冗余分量r(t)，其中k是IMF的总数；通过CEEMD分解，可以将信号分解为含噪信号、有效泄漏信号和冗余分量；其中，和分别为含噪信号和有效泄漏信号；N表示噪声和信号的分界，即：4.如权利要求1或3所述的一种管道定位方法，其特征在于，所述S3中小波软...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝永梅，朱一龙，杜璋昊，杨强，
申请(专利权)人：常州大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32