一種基于變模式分解的聲發射管道漏點定位方法
【技術領域】
[0001] 本發明涉及一種管道漏點的定位方法，尤其是一種基于變模式分解的聲發射管道 漏點定位方法。
【背景技術】
[0002] 作為提高石油、水等資源的利用效率、減少社會經濟損失、實現其可持續發展的重 要手段，針對管道漏點的定位問題一直是人們研究的熱點。常見的漏點定位方法可分為兩 大類:一類是傳統的人工診斷方法，即由工作人員利用聽音棒等工具對管道泄漏與否以及 漏點位置進行判斷。但該方法對工作人員的經驗要求較高，同時具有易受環境干擾、測量誤 差大等特點。另一類是基于信號處理和數據分析的檢測方法，通過對管道泄漏時所產生的 壓力波、管道出入口的流量變化、示蹤氣體、聲音等信號進行檢測、處理、傳輸等技術實現故 障檢測及定位。其中，基于泄漏聲信號的漏點定位方法由于適用范圍廣，檢測定位速度快， 精度高，能夠實現管道運行狀態的在線實時檢測，已成為當前主要的檢測手段。其實質為利 用傳感器采集管道泄漏時所發射的聲波，在對其產生機理進行分析的基礎上，對信號的統 計特性進行提取和分析，而后利用相關模型判斷管道的漏點位置。
[0003] 然而，在傳感器進行聲信號采集的過程中，不可避免的會存在各種噪聲，噪聲的存 在將導致泄漏誤判或定位錯誤。噪聲的抑制及消除方法種類較多，傳統的傅里葉分析和小 波變換等時頻分析方法本質上是以線性和平穩假設為基礎的；而對于非線性、非平穩信號， 則需要在不知道輸入信號任何先驗信息的前提下，依據其自身特點，自適應地進行噪聲的 抑制和消除。美國國家宇航局Huang等人提出了經驗模式分解（Empirical Mode DeC〇mp〇Siti〇n，EMD)，根據信號本身的局部特征時間尺度，自適應地將其分解為若干個有 限的從瞬態尺度(高頻)到粗糙尺度(低頻)的本征模態函數之和，而后通過適當地舍棄其中 的高頻模態達到消噪的目的。然而，EMD模式分解的結果對極值點的尋找方法、估計載波包 絡的極值點插值方法，以及循環終止標準的設定等因素均有較大的依賴;此外，由于本征模 態函數代表了信號的內在波動信息，但如何對其作合理的取舍，以達到在保留有效信號的 前提下提高消噪效果，尚存在一定的困難。
【發明內容】
[0004] 本發明要解決的技術問題是現有的漏點聲信號采集過程中消噪效果差，導致管道 漏點定位精度差。
[0005] 為了解決上述技術問題，本發明提供了一種基于變模式分解的聲發射管道漏點定 位方法，包括如下步驟：
[0006] 步驟1，利用安裝于管道兩端的聲音傳感器獲取管道泄漏時所發射的聲信號；
[0007] 步驟2,分別對獲取的兩路聲信號作變模式分解，根據預設分解模式數量K，將原始 聲信號分解為K個中心頻率為cok的固有模態函數仙，同時在分解過程中對各模式進行高斯 平滑作消噪處理；
[0008] 步驟3,對消噪處理后的兩路聲信號作互相關分析，從而獲取兩路聲信號的時延估 計；
[0009] 步驟4,根據所獲得的時延估計對漏點位置進行定位計算。
[0010] 利用變模式分解方法對兩路聲信號進行處理，可以在保留泄漏點的聲信號本質特 征的前提下，消除噪聲對聲信號的干擾;與EMD信號處理方法對比，本發明的方法具有更高 的魯棒性，通過對濾波后的信號進行互相關分析，可以有效提高漏點定位精度;采用變模式 分解方法可以根據實際信號的頻段分布人為設定模態個數，進行模態估計，有效避免EMD方 法中的信號過渡分解。
[0011] 作為本發明的進一步限定方案，步驟2中，變模式分解的具體步驟為：
[0012] 步驟2.1，當n = 0時，對{uk}、{ Wk}以及λ進行初始化，其中，Uk和叫分別表示各個 固有模態函數及其中心頻率，λ為拉格朗日乘數；
[0013] 步驟2.2,當η = 1時，令k = l :Κ，分另Ij對Uk、wk以及λ進行更新，具體更新1步驟為： [0014] 步驟2.2.1，對于ω 2 〇，迭代更新Uk的倌，具體迭代算法為：
[0015]
[0016] 式中，K為分解模式數量，/(叫為聲信號f的頻譜，i(?)為固有模態函數他的頻譜， 七⑷為λ的頻譜，α為收斂因子，用于數據保真約束；
[0017] 步驟2.2.2，迭代更新ω k的值，具體迭代算法為：
[0018]
[0019] 步驟2.2.3，迭代更新λ的值，具體迭代算法為：
[0020]
[0021 ]式中，β為拉格朗日乘數的更新系數；
[0022] 步驟2.3，當η = η+1時，重復執行步驟2.2，直到滿足以下迭代停止條件：
[0023]
[0024]其中，ε為收斂門限。
[0025]采用對Uk、cok以及λ進行更新迭代的方式進行各模態函數及其中心頻率的更新，有 效避免了模態混疊，具有更高的魯棒性，能夠有效增強消噪效果，進一步提高了漏點定位精 度。
[0026]作為本發明的進一步限定方案，步驟2.1中，Uk的初始化為cok的初始化為 ?? =O λ的初始化為λ1 = O。Uk、ω k以及λ的初始值可以隨機設置，但是為了避免迭代遺漏，將 全部初始值設置為〇為優選方案。
[0027] 作為本發明的進一步限定方案，步驟2.2.1中，分解模式數量K與待處理信號頻譜 中所包含的峰值數量一致，收斂因子α設置為2000。對分解模式數量和收斂因子進行設置， 能夠有效控制算法的復雜度，提高漏點定位的效率。
[0028] 作為本發明的進一步限定方案，步驟2.3中，收斂門限ε設置為10-7。對收斂門限進 行限定，能夠有效控制算法的復雜度，提高漏點定位的效率。
[0029]作為本發明的進一步限定方案，步驟3中，獲取兩路聲信號的時延估計的具體步驟 為：
[0030] 步驟3.1，設定兩端的聲音傳感器所采集的聲信號分別為fA和fB，則其互相關函數 可以表示為：
[0031]
[0032] 步驟3.2,利用相關函數的最大值求取兩路信號的時延估計f為：
[0033]
[0034] 通常應用于管道漏點定位的時延估計方法主要包括:互相關、相位譜時延估計、自 適應時延估計等方法。其中，直接互相關法屬于最傳統的時延估計方法，其應用也較為普 遍。其實質就是直接計算兩檢測信號的互相關函數，而相關函數取最大值時所對應的τ，就 是兩路?目號的時延估計。
[0035] 作為本發明的進一步限定方案，步驟4中，利用時延估計進行定位計算的具體步驟 為：
[0036] 步驟4.1，設定兩路聲信號f a和fB分別表示為：
[0037]
[0038]
[0039] 式中，Wl和W2為加性高斯噪聲，fA、fB、wi以及W2兩兩不相關，費是聲信號經不同路徑 傳播后的信號衰減之比；
[0040] 步驟4.2,設定漏點與兩端聲音傳感器之間的距離分別為DjPD2,聲信號在管道內 介質中的傳播速度為V，則滿足下列關系式：
[0041]
[0042] Di+D2 = D
[0043] 式中，D為兩端聲音傳感器的管道距離；
[0044] 步驟4.3,利用兩路聲信號的時延估計f計算出漏點距其中一個聲音傳感器的距 離為：
[0045]
[0046]本發明的有益效果在于：（1)利用變模式分解方法對兩路聲信號進行處理，可以在 保留泄漏點的聲信號本質特征的前提下，消除噪聲對聲信號的干擾；（2)與EMD信號處理方 法對比，本發明的方法具有更高的魯棒性，通過對濾波后的信號進行互相關分析，可以有效 提高漏點定位精度；（3)采用變模式分解方法可以根據實際信號的頻段分布人為設定模態 個數，進行模態估計，有效避免EMD方法中的信號過渡分解。
【附圖說明】
[0047]圖1為本發明的定位方法流程圖；
[0048]圖2a和2b分別為本發明的兩端聲音傳感器A和B采集的聲音信號圖；
[0049] 圖3為本發明的基于時延估計的管道漏點定位原理圖；
[0050] 圖4a和4b分別為兩路泄漏聲信號經變模式分解后的模式示意圖；
[0051]圖5a和5b分別為兩路信號經變模式分解前和分解后所得互相關函數。
【具體實施方式】
[0052]如圖1所示，本發明基于變模式分解的聲發射管道漏點定位方法，包括如下步驟： [0053]步驟1，利用安裝于管道兩端的聲音傳感器獲取管道泄漏時所發射的聲信號，兩端 的聲音傳感器所采集的兩路聲信號波形如圖2a和2b所示，橫坐標η為采集信號的樣本點數， 縱坐標A為信號幅值；
[0054]步驟2,分別對獲取的兩路聲信號作變模式分解，根據預設分解模式數量Κ，將原始 聲信號分解為K個中心頻率為cok的固有模態函數仙，同時在分解過程中對各模式進行高斯 平滑作消噪處理；
[0055] 步驟3,對消噪處理后的兩路聲信號作互相關分析，從而獲取兩路聲信號的時延估 計；
[0056] 步驟4，