基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法技术

本发明专利技术公开了一种基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法，属于管道检测技术领域。该方法包括以下步骤：将泄漏声波信号进行小波包分解，分别为不同尺度的小波；获取各尺度小波分解细节系数与近似系数的幅值；计算近似系数与细节系数的幅值比；比较近似系数与细节系数的幅值比，判断泄漏。本发明专利技术的有益效果是:通过两相流泄漏信号的小波近似系数与细节系数的幅值比来识别泄漏,解决了仅通过频谱分析不能识别泄漏的局限性，对提取多相流管道声波法泄漏检测与定位方法中的泄漏声波特征适用性强，提高了声波法多相流管道泄漏检测的适用性。

【技术实现步骤摘要】
基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法
本专利技术涉及管道检测
，具体的说，是涉及一种基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法。
技术介绍
在管道检测
中，声波法测量的是管道流体流动中的动态压力变化量，与管线运行的压力无关。目前该技术大部分应用于油气单相管道的泄漏检测中，而对于多相流管道检测的研究仍然很少。由于多相管流中的介质间在流动中存在相间传质，在不同的压力、流速、气液比下呈现不同的流形，泄漏时泄漏孔处气、液、固相互耦合作用形成声源。在现有的两相流泄漏声波信号分析中，发现多相流管道泄漏声波信号的频谱出现第一峰值和第二峰值，而常规信号与泄漏信号的频谱互相重叠，仅通过频谱分析无法识别常规信号与泄漏信号。小波分析具有多时间尺度分析的特性，能够将时域信号分解成多层小波分解信号。为识别多相流管道泄漏声波信号与常规信号，基于细节系数与近似系数的小波系数幅值进行处理。根据大量调研发现，现阶段基于小波系数幅值进行信号分析的专利主要有：中国专利201610032607.7公开了一种阵列式同发、同收超声波探头的检测信号增强方法。该方法对阵列式同发、同收超声波探头的超声检测信号做小波阈值处理，把经过小波阈值处理后的相邻两个通道的缺陷回波信号做线性叠加处理，提高了阵列式同发、同收超声波探头声场重合部分的检测灵敏度和信噪比。中国专利201510975052.5公布了一种基于小波分析的短路故障数据检测方法，利用小波分析进行奇异点检测，提取出故障点，并对待测信号进行降噪处理，在小波分析基础上得到故障点邻域波形，利用波形数据进行短路故障判断和定位，判断出短路故障是否发生以及短路故障发生的层次及相别。中国专利201510697304.2公开了一种厚壁复合管状结构中缺陷的超声检测方法。采用先得到原始信号数据，通过降噪、快速傅里叶变换、连续小波变换等信号处理方法获得最终信号数据，并生成小波系数幅值-时间曲线图，根据生成的小波系数幅值-时间曲线图，提取出复合材料层内部损伤、复合材料层与金属层界面脱粘的位置及大小，并计算得到金属层厚度的分布。中国专利201310520959.3公开了一种基于小波分析的电压下陷检测装置及该装置的控制方法。当电压下陷发生时，该方法通过小波分析得到的小波系数在设定的尺度下发生巨大的变化，从而准确的定位电压下陷的发生时刻和下陷电压幅值，然后给电压下陷补偿装置的控制部分发送信号使其工作补偿下陷的电压，或者发送信号给负载的保护系统使其做出相应的保护动作。中国专利201210224871.2公开了一种基于复小波奇异性检测的电缆早期故障检测方法，该方法采集配电网中待检测电缆的电流信号，利用复小波对电流信号进行N层离散小波变换，得到各分解层数上的小波变换系数；提取每个分解层数上的小波系数的幅值信息，跟踪各个分解层数上的小波系数幅值的模极大值，记录各分解层数均出现模极大值的点：记录的第一个模极大值点的对应出现时刻即为早期故障的发生时刻，而记录的最后一个模极大值点的对应出现时刻则为早期故障的结束时刻，检测出电缆的早期故障。综上，现有的专利都只是提取某一频段的小波系数进行处理，实现故障诊断，但对小波近似系数与细节系数之间幅值的相互关系没有描述，且现有技术均为电路故障识别及图像处理，对识别多相流管道声波泄漏信号的技术没有描述。
技术实现思路
本专利技术为了解决上述问题，提出了一种基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法，通过判断小波近似系数与细节系数幅值比来分析泄漏信号，识别泄漏，提高了声波法多相流管道泄漏检测的适用性。为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：一种基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法，包括以下步骤：1)将泄漏声波信号进行小波分解，分别为不同尺度的小波；2)获取各尺度小波分解细节系数与近似系数的幅值；3)计算近似系数与细节系数的幅值比；4)比较近似系数与细节系数的幅值比，判断是否发生泄漏。进一步的，步骤1)中，对泄漏声波信号进行小波分解的具体方法为：步骤s101：选择小波基函数及分解尺度；步骤s102：对泄漏声波信号进行小波分解。优选的，步骤s101中，选择syms小波基函数，分解尺度为8。进一步的，步骤2)中，获取各尺度小波分解细节系数与近似系数的幅值的具体公式如下：A(i)＝|a(i)|，D(i)＝|d(i)|(1)式中，a(i)、d(i)分别为小波分解的近似系数及细节系数。进一步的，步骤3)中，幅值比计算公式如下：其中，i为系数数据点；R(i)为i点的幅值比，A(i)为i点的近似系数幅值序列，D(i)为i点的细节系数幅值序列。进一步的，步骤4)中，判断是否发生泄露的具体方法为：步骤S401：根据常规信号的小波近似系数与细节系数的幅值比设定阈值K；步骤S402：若max(R(i))>2K，判断为泄漏发生；若max(R(i))≤2K，判断为泄漏不发生。进一步的，步骤S401中，根据常规信号的小波近似系数与细节系数的幅值比设定阈值K的具体方法为：(1)删除R(i)中的最大值，得到序列R1(i)。(2)计算序列R1(i)的平均值即为阈值K。与现有技术相比，本专利技术的有益效果为：(1)本专利技术提供的多相流泄漏声波信号分析方法，根据多相流泄漏声波信号幅值将发生明显变化，结合幅值变化识别泄漏，通过判断小波近似系数与细节系数幅值比来分析泄漏信号，识别是否存在泄漏，解决了仅通过频谱分析不能识别泄漏的局限性，提高了声波法多相流管道泄漏检测的适用性。(2)本专利技术方法简单，操作方便，对提取多相流管道声波法泄漏检测与定位方法中的泄漏声波特征适用性强。附图说明构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的限定。图1是本专利技术实施例提供的多相流泄漏声波信号分析方法原理图；图2是本专利技术实施例提供的多相流泄漏声波信号分析流程图。具体实施方式：下面结合附图与实施例对本专利技术作进一步说明。应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属
的普通技术人员通常理解的相同含义。需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。下述实施例为本申请的一种典型的实施方式，如图1所示，基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法包括如下步骤：1)将泄漏声波信号进行小波分解，分别为不同尺度的小波；具体的：步骤s101：选择syms小波基函数，并设定分解尺度为8。步骤s102：对泄漏声波信号进行小波分解。2)获取各尺度小波分解细节系数与近似系数的幅值；具体的：获取各尺度小波分解细节系数与近似系数的幅值的具体公式如下：A(i)＝|a(i)|，D(i)＝|d(i)|(1)其中，a(i)、d(i)分别为小波分解的近似系数及细节系数。3)计算近似系数与细节系数的幅值比；其中，i为系数数据点；R为幅值比，A为近似系数本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法，其特征在于：包括以下步骤：1)将泄漏声波信号进行小波包分解，分别为不同尺度的小波；2)获取各尺度小波分解细节系数与近似系数的幅值；3)计算近似系数与细节系数的幅值比；4)比较近似系数与细节系数的幅值比，判断是否发生泄漏。

【技术特征摘要】
1.一种基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法，其特征在于：包括以下步骤：1)将泄漏声波信号进行小波包分解，分别为不同尺度的小波；2)获取各尺度小波分解细节系数与近似系数的幅值；3)计算近似系数与细节系数的幅值比；4)比较近似系数与细节系数的幅值比，判断是否发生泄漏。2.根据权利要求1所述的一种基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法，其特征在于：步骤1)中，对泄漏声波信号进行小波包分解的具体方法为：步骤s101：选择小波基函数及分解尺度；步骤s102：对泄漏声波信号进行小波分解。3.根据权利要求2所述的一种基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法，其特征在于：步骤s101中，选择syms小波基函数，并设分解尺度为8。4.根据权利要求1所述的一种基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法，其特征在于：步骤2)中，获取各尺度小波分解细节系数与近似系数的幅值的具体公式如下：A(i)＝|a(i)|，D(i)＝|d(i)|式中，a(i)、d(i)分别为小波分解的近似系数及细节系数。5.根据权利要求1所述的一种基于小波系数幅值的多相...

【专利技术属性】
技术研发人员：方丽萍，李玉星，刘翠伟，胡其会，王武昌，敬华飞，王雅真，梁杰，
申请(专利权)人：中国石油大学华东，
类型：发明
国别省市：山东,37