CN101551064A - 供水管道泄漏检测定位的信号处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种供水管道泄漏检测定位的信号处理方法。该方法对采集的信息首先判断突发干扰是否存在，如果突发干扰存在则进行去除突发干扰处理，如果突发干扰不存在或去除突发干扰后，对信号进行噪声抑制处理；整个去噪预处理过程完毕，根据处理后信号判断泄漏是否存在，在判断时还增加了辨识真实泄漏与固定干扰声源的区别的功能，如果泄漏不存在直接给出检测结果，如果通过辨识并判断真实泄漏存在，则还需要进行漏点定位，并给出最后的检测结果和漏点位置。本发明的有益技术效果是：在对供水管道进行泄漏检测时，通过对采集信号中突发干扰的去除和噪声的抑制等去噪处理，改善信号的质量，从而提高复杂噪声环境下管道泄漏检测的准确度和漏点定位的精度；通过辨识采集信号中是否包含有真实的泄漏声信号，再来对泄漏点进行定位才有实际价值。

Description

供水管道泄漏检测定位的信号处理方法

技术领域

本发明涉及流体输送管道的故障诊断技术领域，尤其涉及一种供水管道泄漏检测定位的信号处理方法。

背景技术

当供水管道出现泄漏时，水管内的高压水从管道泄漏处向外喷射时，由于气穴噪声、湍流噪声、射出水和管壁摩擦、以及水冲击管外土壤等埋设介质间的相互作用，就会在管道泄漏处引起声振动，如图1所示。通过在管道或地面拾取该声信号，并进行相应信号处理，提取检测信息，就可以判断泄漏发生与否并定位泄漏点。拾取泄漏引起的振动声信号进行检测是供水管道与其他流体管道检测方法的主要不同。另外，供水管道与长输油管道和输气管道在空间分布、构成及工作条件上也存在较大的差异：一是供水管道空间分布复杂，主副及更次级管道组成一个复杂的拓扑管网***，分支多、节点多；二是主副及更次级管道供水负荷不同，因此，在一个管网***中的管道条件(口管内供水压力、管道材质、管径、管壁厚度、管道间接口形式和管道埋设条件等)复杂多变，主副及更次级管道条件差异较大；三是泄漏形式多种多样，包括小孔、裂纹和管道接口破裂等；四是供水管道的埋设环境主要集中于生产和生活小区，干扰噪声来源多，环境复杂多变。因此，通常用于输油或输气管道的泄漏检测与定位方法较难在供水管道上应用。

目前，供水管道泄漏检测方法分为基于非声音信号的泄漏检测和基于声信号的泄漏检测方法。基于非声音信号的泄漏检测方法主要有：最小夜流量法虽然简单、成本低，但效率低，灵敏度差，可靠性差，且不能定位漏点；流量平衡法对流量计等仪器精度要求高，不适用于多分支管道，且不能定位；状态观测及模型法对扰动十分敏感，所以误报、漏报率高，且不能定位；探地雷达、气体追踪、热录像仪等方法成本较高。基于声信号的泄漏检测方法是通过提取泄漏声信号时域或频域特征进行泄漏辨识，而基于泄漏声信号的定位方法有：时延估计的相关定位方法、基于能量衰减特征定位方法(中国专利96121000.1)和基于导波理论和模态分析的定位方法等。基于泄漏声信号的检测相关定位方法在供水管道泄漏检测的研究和应用中最为广泛。

在泄漏检测和定位过程中，对供水管道泄漏声信号进行拾取时，环境条件复杂，各种类型不可预测的非平稳干扰随时可能发生，如汽车喇叭、发动机等交通噪声、机械施工中钻地的振动和冲击、机器运转的声音、人讲话的语音噪声等，非平稳干扰的存在会直接导致检测及定位方法的失效；此外，还有生活噪声、管内分支管道处的回流噪声，在不规则管道截面及管壁材料突变处反射产生的噪声，在阀门、弯头处激发的水噪声等多种平稳噪声的影响，所以实际接收的泄漏观测信号信噪比极低，从而影响检测灵敏度及定位结果的精度。因此，有必要进行去噪处理，然后进行泄漏的辨识和定位，从而提高泄漏检测的灵敏度、准确度和定位的精度。另一方面，目前普遍采用的基于泄漏声信号相关分析的泄漏检测和定位，实际上是一步完成的。如果采集的信号中有互相关成分，而相关成分不是来自泄漏声源，而是来源于其他管内外固定位置发出的非泄漏噪声，则会被误判为泄漏，并被定位为泄漏点。所以辨识泄漏，应该是定位泄漏点的前提。

发明内容

本发明公开了一种供水管道泄漏检测定位的信号处理方法，该方法对采集的信息进行去噪预处理改善信号质量，然后进行泄漏辨识和泄漏定位。

其中，对采集的信号在去噪预处理前首先判断是否存在突发干扰，然后进行去噪预处理，所述的去噪预处理包括去除突发干扰和抑制平稳噪声。

所述的去除突发干扰噪声步骤为：

1)将采集信号分成等长度的N段信号，保证至少有一段信号中没有突发干扰噪声；

2)计算N段信号中各段信号小波系数x_wc的模极大值ρ_i，(i＝1，2，…，N)；

3)根据各段信号小波系数模的极大值求最小，得到去噪的阈值η＝min(ρ_i)，(i＝1，2，…，N)；

4)非线性去噪操作， $x_{\mathrm{wc}}=\left\{\begin{array}{cc}{x}_{\mathrm{wc}}& \mathrm{if}\left|x_{\mathrm{wc}}\right|\≤\mathrm{\η}\\ 0& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.;$

5)对非线性去噪后的小波系数进行重构，获得平稳的采集信号。

所述的抑制平稳噪声信号采用误差白化准则-线性预测-自适应抵消的平稳噪声抑制方法，选择适当l步，将预测的与有用信号有关的信号作为参考信号，原始混合信号作为输入通过自适应抵消器，从混合信号中减去有用信号成分，得以抑制噪声。

所述的对采集信号进行泄漏辨识的步骤为：

通过两路采集信号的相关峰判断两路信号有无相关性，如果相关峰不存在，则不存在泄漏；如果峰值明显，则需要判断该相关峰是由两路采集信号中的相关泄漏噪声引起的还是由管内外固定声源噪声引起的，如果信号的自相关函数近似熵值小于某一阈值(该阈值根据泄漏噪声与固定噪声源自相关函数近似熵值的不同确定)，判断相关峰是由管内外固定声源引起，否则，判断此相关峰是由泄漏噪声引起，泄漏存在。

所述的对采集信号进行泄漏定位的步骤为：

估计出泄漏噪声传播到两端传感器的相对时间延迟

再利用确知路径的长度l和传播速度v的信息，根据定位公式： $l_1,l_2=\frac{l\±v\·\hat{D}}{2},$ 估计得到泄漏点的位置，l₁，l₂分别为漏点到达两端传感器的传播路径长度。

本发明的有益技术效果是：通过对采集信号中突发干扰的去除和对噪声的抑制等去噪处理，改善信号的质量，然后进行泄漏的辨识和定位，从而提高复杂噪声环境下供水管道泄漏辨识的准确度和漏点定位的精度。

附图说明

图1为供水管道泄漏检测定位的信号处理方法流程；

具体实施方式

下面以两个检测点作为实例，对本发明的具体实施方法作详细介绍。首先介绍一下本发明所采用的检测定位装置，它由四个部分组成：压电加速度传感器，用于拾取疑似漏点两端的泄漏声信号，并将其转换为电信号；嵌入式数据采集单元，对拾取的模拟泄漏信号进行放大/滤波等信号调理，通过A/D转换成数字信号并存储；USB/有线、无线局域网络通信接口，用于将采集并转换成数字信号的传输给主机；主机将采集到的多个探头泄漏信号进行处理，提出泄漏信息并定位泄漏位置，给出并显示最终的泄漏检测及定位结果。接下来介绍的就是本发明的具体应用：

首先，在怀疑有漏点的供水管道的疑似漏点两端分别放置传感器以拾取泄漏声信号。传感器可以置于裸露在地面的消防栓、裸露的管壁上、井下消防栓或管道接口上，可根据实际检测条件下不同的管道埋设环境进行选择，标准是对泄漏信息采集最有效的位置。

将传感器拾取到的泄漏信号通过数据采集单元进行放大、滤波等信号调理，以提高采集信号的信噪比，进行A/D转换存储在采集器的存储单元中。存储的采集信号由通信接口如USB接口、有线/无线局域网接口传输至主机并进行信号处理，提取泄漏信息并诊断是否有漏及给出漏点位置。

对信号的处理是本发明的关键所在。在信号的采集过程中，由于检测环境中存在各式各样的噪声干扰，主要包括突发干扰(如汽车喇叭、发动机等交通噪声、机械施工中钻地的振动和冲击、机器运转的声音、人讲话的语音噪声等)和一般噪声(也可称为平稳噪声，如生活噪声、管道分支管处的回流噪声，在不规则管道截面及管壁材料突变处反射产生的噪声，在阀门、弯头处激发的水噪声等)两大类，实际采集信号信噪比低，影响检测效果，所以必须对采集到的信息进行去噪处理。突发干扰的发生不可预测，且对后续泄漏信息的提取和诊断有重要影响，因此对采集的泄漏信号，首先需要判断有无突发干扰存在：如果突发干扰不存在直接进入后续的噪声抑制处理阶段；但突发干扰如果存在，则需要进行突发干扰的去除。本发明方案采用的突发干扰去除方法为：

1)将采集信号分成等长度的N段信号，保证至少有一段信号中没有突发干扰噪声；

2)计算N段信号中各段信号小波系数x_wc的模极大值ρ_i，(i＝1，2，…，N)；

3)根据各段信号小波系数模的极大值求最小，得到去噪的阈值η＝min(ρ_i)，(i＝1，2，…，N)；

4)非线性去噪操作， $x_{\mathrm{wc}}=\left\{\begin{array}{cc}{x}_{\mathrm{wc}}& \mathrm{if}\left|x_{\mathrm{wc}}\right|\≤\mathrm{\η}\\ 0& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.;$

5)对非线性去噪后的小波系数进行重构，获得平稳的采集信号。

对去除突发干扰后或干扰不存在的***稳信号实施噪声抑制处理，采用的是误差白化准则-线性预测-自适应抵消(EWC-LP-ANC)的噪声抑制方法：利用有用信号相关时间大于噪声相关时间的特点，选择适当l步延迟(根据误差白化准则进行选取，延迟量l大于噪声的相关长度cl_n而小于有用信号的相关长度cl_s)，能对信号进行线性预测而不能预测噪声，将预测出的与有用信号有关的信号作为参考，原始混合信号作为输入通过自适应抵消器，从混合信号提取出有用信号成分，达到抑制噪声的目的。该方法通过抑制噪声，增强信号的信噪比，便于有效提取淹没在噪声中的泄漏信息，并进行准确定位。利用EWC-LP-ANC这种方法将采集信号的信噪比提高的倍数为： $\frac{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{out}}\left(z\right)}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{pri}}\left(z\right)}=1+\frac{1}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{pri}}\left(z\right)}>1.$ ρ_out(z)为抑制前信号的信噪比，ρ_pri(z)为抑制后的信号信噪比。

去除突发干扰并抑制噪声后，对预处理得到的高质量采集信息进行泄漏的辨识和定位。首先是进行泄漏的辨识：通过两路采集信号的相关峰判断两路信号有无相关性，如果相关峰不存在，则不存在泄漏；如果峰值明显，则需要判断该相关峰是由两路采集信号中的相关泄漏噪声引起的还是由管内外固定非泄漏声源噪声引起的。如果信号的自相关函数近似熵值小于某一阈值(该阈值根据泄漏噪声与固定噪声源自相关函数近似熵值的不同确定)，判断相关峰是由管内外固定声源引起，否则，判断此相关峰是由泄漏噪声引起，泄漏存在。

在确认泄漏存在时，需要确定泄漏的具***置。具体采用的方法是：通过疑似漏点两端采集信号的相关信息进行定位。估计出泄漏噪声传播到两端传感器的相对时间延迟

再利用确知路径的长度l和传播速度v的信息，根据定位公式： $l_1,l_2=\frac{l\±v\·\hat{D}}{2},$ 估计得到泄漏点的位置。l₁，l₂分别为漏点到达两端传感器的传播路径长度。两端采集信号的相对时间延迟

普遍采用广义互相关时延估计方法，但需已知输入信号功率谱、噪声功率谱等统计量作为先验知识构造前置滤波器，在实际泄漏检测工程实践中，这些参数往往难以准确知道。因此确定泄漏的具***置采用自适应时延估计方法。利用自适应滤波器能够自适应实际采集信号特征使滤波器参数自动调整达到最佳状态，不需要任何关于信号与噪声的先验统计知识，直接由滤波器参数提取两信号的相似性，当自适应滤波器进入稳态，对权向量进行峰值检测，峰值所在位置即为时延估计

对于多个检测点的信号处理，实际上就是两个检测点的信息处理和泄漏辨识与定位的延伸。在此不作赘述。

Claims (6)

1、一种供水管道泄漏检测定位的信号处理方法，其特征在于：对采集的信息进行去噪预处理改善信号质量，然后进行泄漏辨识和泄漏定位。

2、根据权利要求1所述的供水管道泄漏检测定位的信号处理方法，其特征在于：对采集的信号在去噪预处理前首先判断是否存在突发干扰，然后进行去噪预处理，所述的去噪预处理包括去除突发干扰和抑制噪声。

3、根据权利要求2所述的供水管道泄漏检测定位的信号处理方法，其特征在于：所述的去除突发干扰噪声步骤为：

1)将采集信号分成等长度的N段信号，保证至少有一段信号中没有突发干扰噪声；

2)计算N段信号中各段信号小波系数x_wc的模极大值ρ_i，(i＝1，2，…，N)；

3)根据各段信号小波系数模的极大值求最小，得到去噪的阈值η＝min(ρ_i)，(i＝1，2，…，N)；4)非线性去噪操作， $x_{\mathrm{wc}}=\left\{\begin{array}{ccc}{x}_{\mathrm{wc}}& \mathrm{if}& \left|x_{\mathrm{wc}}\right|\≤\mathrm{\η}\\ 0& & \mathrm{otherwise}\end{array}\right.;$

5)对非线性去噪后的小波系数进行重构，获得平稳的采集信号。

4、根据权利要求2所述供水管道泄漏检测定位的信号处理方法，其特征在于：抑制平稳噪声信号采用误差白化准则-线性预测-自适应抵消的平稳噪声抑制方法，选择适当l步，将预测的与有用信号有关的信号作为参考信号，原始混合信号作为输入通过自适应抵消器，从混合信号中减去有用信号成分，得以抑制噪声。

5、根据权利要求1所述供水管道泄漏检测定位的信号处理方法，其特征在于：所述的对采集信号进行泄漏辨识的步骤为：

通过两路采集信号的相关峰判断两路信号有无相关性，如果相关峰不存在，则不存在泄漏；如果峰值明显，则需要判断该相关峰是由两路采集信号中的相关泄漏噪声引起的还是由管内外固定声源噪声引起的，如果信号的自相关函数近似熵值小于某一阈值(该阈值根据泄漏噪声与固定噪声源自相关函数近似熵值的不同确定)，判断相关峰是由管内外固定声源引起，否则，判断此相关峰是由泄漏噪声引起，泄漏存在。

6、根据权利要求1所述供水管道泄漏检测定位的信号处理方法，其特征在于：所述的对采集信号进行泄漏定位的步骤为：

估计出泄漏噪声传播到两端传感器的相对时间延迟

再利用确知路径的长度l和传播速度v的信息，根据定位公式： $l_1,l_2=\frac{l\±v\·\hat{D}}{2},$ 估计得到泄漏点的位置，l₁，l₂分别为漏点到达两端传感器的传播路径长度。

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