【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于声学检测相关，更具体地，涉及一种供水管道智能检测球的泄漏检测方法及系统。
技术介绍
1、随着我国城市化水平的不断提高，城镇规模的进一步扩大，供水管网系统不断延伸，这对供水系统安全有了更高的要求。但是，随着管网的老化、腐蚀、地质灾害等问题，导致管网产生泄漏，这不仅对居民用水安全和生活水平产生影响，更造成了水资源泄漏，产生重大经济损失。
2、城市供水管网多数埋敷于地下，目前的技术手段对大型泄漏容易发现，但是由管道的细微裂缝导致的微小泄漏难以发现，相比于大流量泄漏，微小泄漏难以发现且存在时间长，会造成严重的经济损失和水资源损失。
3、现有供水管道泄漏检测方法主要包括红外热成像法、负压波法、音听法等。这些检测方法还存在一定不足。例如：红外热成像需要获取检测地地表温度分布统计，获取成本较高，难以普及；负压波法难以克服负压波能量衰减的问题，当传感器举例泄漏点较远时难以准确判断；音听法需要工作人员携带音听设备进行巡线或将音听仪布设于井口，极易收到外部噪声干扰，需要经验丰富的专业人员操作。由此来看，现有检测方式存在作业效率低、经济成本高、检测精度低、定位不准等缺点。
技术实现思路
1、针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本专利技术提供了一种供水管道智能检测球的泄漏检测方法及系统，解决现有检测方式作业效率低、经济成本高、检测精度低、定位不准的问题。
2、为实现上述目的，按照本专利技术的一个方面，提供了一种供水管道智能检测球的泄漏检测方法，该方法包括下列
3、s1在待检目标管段的各个井口设置超声波发射器，将检测球投入待检目标管段，检测球在行进过程中采集声学信息，检测球运动至检测终点回收；
4、s2将步骤s1采集的声学信号进行处理和识别，以此获得管道泄漏信号以及管道泄漏发生对应的检测球行进的时刻；
5、s3记录检测球在行进过程中起点、终点、经过井口和经过弯头位置的时刻，结合待检测目标管段的位置布设图，由此构建检测球在待检测目标管段中位置与时间的对应关系，结合步骤s2中获得的管道泄漏发生对应的检测球行进的时刻，确定管道泄漏发生的位置，以此实现泄漏的检测。
6、进一步优选地，在步骤s2中，所述对采集的声学信号进行处理和识别采用自适应的变分模态分解的方法，包括下列步骤：
7、s21设定变分模态分解方法的分解参数，将所述声学信号按照不同的分解参数分解为多个分解信号；
8、s22计算每个所述分解信号的散布熵，采用多目标优化迭代计算获得最小散布熵对应的最佳分解参数以及该最佳分解参数对应的最佳分解信号；
9、s23所述最佳分解信号进行筛选去噪和傅里叶变换，获得最佳分解信号的超声波特征频域的分量；
10、s24利用模式识别的方法识别所述超声波特征频域的分量，获得管道泄漏对应的信号和泄漏发生对应的时间。
11、进一步优选地，在步骤s21中，所述分解参数包括分解层数和二次惩罚因子。
12、进一步优选地，在步骤s23中，所述模式识别采用支持向量机算法。
13、进一步优选地，在步骤s23中，所述模式识别前，需提取傅里叶变换后信号中的标准差、峰-峰值、裕度因数、重心频率作为特征参数，利用该特征参数进行模式识别。
14、进一步优选地，在步骤s3中，所述经过井口的时刻按照下列方式获得：
15、(1)对于在井口附近采集的多个管道声学信号，采用步骤s21-s23的步骤获得各个管道声学信号对应的超声波频域特征的分量；
16、(2)计算各个超声波频域特征的分量对应的能量，能量最大对应的管道声学信号即为经过井口时的管道声学信号，该经过井口时的管道声学信号对应的时刻即为经过井口的时刻。
17、进一步优选地，在步骤s3中，所述经过弯头位置的时刻按照下列方式获得：按照检测球的俯仰角变化程度判断检测球是否通过弯头，对于通过弯头处的时刻，记录并获取通过弯头处时对应的时刻。
18、进一步优选地，所述按照检测球的俯仰角变化程度判断检测球是否通过弯头，按照下列关系式进行：
19、x(t)＝|θ-σ|
20、其中，θ是垂直于行进方向的俯仰角，σ是俯仰角偏差，x(t)是垂直于行进方向的运动角度偏离值，当x(t)大于预设阈值时所述检测球通过弯头处。
21、按照本专利技术的另一个方面，提供了一种上述所述的供水管道智能检测球的泄漏检测方法的系统，该系统包括信号采集模块、信号处理和识别模块和位置确定模块，其中：
22、所述信号采集模块用于采集检测球在行进过程中采集声学信号；
23、所述信号处理和识别模块用于对采集的声学信号进行处理和识别，在声学信号中确定管道泄漏发生对应的检测球行进的时刻；
24、所述位置确定模块用于构建检测球在待检测目标管段中位置与时间的对应关系，并利用该关系确定泄漏发生的位置。
25、按照本专利技术的又一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述所述的供水管道智能检测球的泄漏检测方法。
26、总体而言，通过本专利技术所构思的以上技术方案与现有技术相比，具备下列有益效果：
27、1.本专利技术内部搭载灵敏声学传感器的自漂流管道泄漏检测设备具有无可比拟的优势，该装置放入压力管道中随水流行进，利用声学检测技术，靠近缺陷、泄漏点，持续记录管道由于泄漏产生的异常声音、精确识别和定位微小泄漏点，该方法适应性强、检漏精度高，适用于中长距离检测。
28、2.本专利技术采用自适应的变分模态分解，其中自适应是利用优化算法迭代变分模态分解，获取最优的分解参数，将管道目标信号从强噪复合信号中提取出来，该方法能大大降低各类工况信号的识别难度。
29、3.本专利技术中通过记录检测球在行进过程中起点、终点、经过井口和经过弯头位置的时刻，构建位置和时间的对应关系，用于构建管道关键节点的稀疏空间轨迹图，能够辅助检测球进行位置矫正，提高检测球在管道内的定位精度。
30、4.本专利技术中判断经过井口和经过文弯头位置，充分利用检测球传感器及管道布设特点，实现在不破坏管道、不影响管道运行下获取检测球运动过程的精细空间轨迹。
31、5.本专利技术利用高灵敏性水听器接收供水管道内的声学信息，实现对管道正常信号、泄漏信号及超声发射器信号的识别，实现供水管道泄漏的高效准确识别，克服传统检测在供水管道泄漏检测的劣势，在不破坏管道，外界环境变化，无需人员跟进的情况下进行泄漏检测；利用声信号探测功能捕获管道关键拓扑位置，并与9轴mems微机传感器数据进行检测球轨迹推算，实现管道检测球的精确定位；采用自漂流式管道检测装置，在水流的作用下实现管道的快速巡检，高效地进行泄漏检测，大大提高检测效率。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种供水管道智能检测球的泄漏检测方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：
2.如权利要求1所述的一种供水管道智能检测球的泄漏检测方法，其特征在于，在步骤S2中，所述对采集的声学信号进行处理和识别采用自适应的变分模态分解的方法，包括下列步骤：
3.如权利要求1所述的一种供水管道智能检测球的泄漏检测方法，其特征在于，在步骤S21中，所述分解参数包括分解层数和二次惩罚因子。
4.如权利要求1所述的一种供水管道智能检测球的泄漏检测方法，其特征在于，在步骤S23中，所述模式识别采用支持向量机算法。
5.如权利要求4所述的一种供水管道智能检测球的泄漏检测方法，其特征在于，在步骤S23中，所述模式识别前，需提取傅里叶变换后信号中的标准差、峰-峰值、裕度因数、重心频率作为特征参数，利用该特征参数进行模式识别。
6.如权利要求2所述的一种供水管道智能检测球的泄漏检测方法，其特征在于，在步骤S3中，所述经过井口的时刻按照下列方式获得：
7.如权利要求1所述的一种供水管道智能检测球的泄漏检测方法，其特征在于，在步骤S3中，所述经
8.如权利要求7所述的一种供水管道智能检测球的泄漏检测方法，其特征在于，所述按照检测球的俯仰角变化程度判断检测球是否通过弯头，按照下列关系式进行：
9.一种应用权利要求1-8任一项所述的供水管道智能检测球的泄漏检测方法的系统，其特征在于，该系统包括信号采集模块、信号处理和识别模块和位置确定模块，其中：
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述的供水管道智能检测球的泄漏检测方法。
...【技术特征摘要】
1.一种供水管道智能检测球的泄漏检测方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：
2.如权利要求1所述的一种供水管道智能检测球的泄漏检测方法，其特征在于，在步骤s2中，所述对采集的声学信号进行处理和识别采用自适应的变分模态分解的方法，包括下列步骤：
3.如权利要求1所述的一种供水管道智能检测球的泄漏检测方法，其特征在于，在步骤s21中，所述分解参数包括分解层数和二次惩罚因子。
4.如权利要求1所述的一种供水管道智能检测球的泄漏检测方法，其特征在于，在步骤s23中，所述模式识别采用支持向量机算法。
5.如权利要求4所述的一种供水管道智能检测球的泄漏检测方法，其特征在于，在步骤s23中，所述模式识别前，需提取傅里叶变换后信号中的标准差、峰-峰值、裕度因数、重心频率作为特征参数，利用该特征参数进行模式识别。
6.如权利要求2所述的一种供水管道智能检测球的泄漏...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘文黎，安腾飞，骆汉宾，关堂浩，邵祎潇，李翰林，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。