基于均值分解和信号清晰度的管道泄漏信号时延估计方法技术

本发明专利技术涉及一种基于均值分解和信号清晰度的管道泄漏信号时延估计方法，属于流体管道技术领域。该方法包括以下步骤：S1：采集两路管道泄漏信号X

【技术实现步骤摘要】
基于均值分解和信号清晰度的管道泄漏信号时延估计方法
本专利技术属于流体管道
，涉及基于均值分解和信号清晰度的管道泄漏信号时延估计方法。
技术介绍
管道广泛用于天然气、石油和其他流体的输运，是一种高效便捷的流体输送方法。管道老化、自然灾害等原因经常导致管道泄漏，给人们的生命和财产造成巨大损失。因此，为了有效规避管道泄漏造成的危害，流体管道泄漏检测定位技术是十分重要的。中国专利(CN108332063A)公开了一种基于互相关算法的管道泄漏定位方法，传感器采集到的两路时域管道泄漏信号直接进行傅里叶变换，在频域上对互谱密度函数加权后作傅里叶逆变换求取互相关结果。为减小管道中低频背景和声波反射的噪声干扰，该方法通过对算法中的互谱密度函数加权提高了信噪比。但是，由于流体管道泄漏振动信号具有低频特性，而传感器采集到的是频率成分复杂、信噪比低的泄漏振动信号，其在互相关算法中相关程度较低，以至于基于互相关时延估计的流体管道泄漏振动定位误差较大。因此需要筛选出管道泄漏振动信号中的主要信息，自适应的去除噪声干扰，从而降低时间延迟估计误差。对于此，王银提出了一种采用局域均值分解(Localmeandecomposition，LMD)和互相关方法的管道泄漏检测信号噪声抑制方法(王银，文静.采用LMD和互相关的管道泄漏检测信号噪声抑制[EB/OL].北京：中国科技论文在线[2016-03-09].http://www.paper.edu.cn/releasepaper/content/201603-101.)。管道泄漏信号经过LMD算法分解成多个分量，采用分量与源信号互相关运算的方法筛选出具有明显峰值的分量进行管道泄漏信号重构，从而抑制管道泄漏信号的噪声，但是若管道泄漏信号的信噪比过低，互相关方法可能滤掉主要泄漏分量而选择包含噪声信号的分量进行重构导致时延估计误差大。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种基于均值分解和信号清晰度的管道泄漏信号时延估计方法。通过LMD算法对泄漏信号进行分解，得到若干具有物理意义的PF分量。通过信号清晰度算法选取主要PF分量，重构泄漏振动信号；将重构形成新的泄漏振动信号进行互相关时延估计，得到时间延迟估计。为达到上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于均值分解和信号清晰度的管道泄漏信号时延估计方法，该方法包括以下步骤：S1：采集两路管道泄漏信号X1(t)、X2(t)；S2：对两路管道泄漏信号分别进行LMD分解，得到若干具有物理意义的PF分量；S3：通过信号清晰度算法筛选PF分量并重构管道泄漏信号X’1(t)、X’2(t)；S4：将重构信号X’1(t)、X’2(t)进行互相关运算来获取时延估计。可选的，所述S1具体为：流体管道泄漏产生振动信号，置于管道两端的加速度传感器采集得到两路信号X1(t)、X2(t)，由于泄漏振动信号的多模态和频散特性导致相关噪声的存在，对于含有相关噪声的两路泄漏振动信号表示为：X1(t)＝S(t)+N1(t)(1)X2(t)＝αS(t-D)+N2(t)(2)其中S(t)为泄漏源信号，N1(t)和N2(t)为相关的零均值高斯白噪声，D为时间延迟，α为衰减因子。可选的，所述S2具体为：(1)确定非平稳信号X(t)所有的局部极值点，包括极大值点和极小值点，计算相邻两个极值点的平均值以及包络估计函数ni为X(t)的局部极值点；mi为相邻极值点的均值；ai为包络估计函数；对所有平均值mi以及包络估计值ai，分别用直线将相邻两点连接起来，然后采用滑动平均方法进行平滑处理，得到局域均值函数m11(t)和包络估计函数a11(t)；(2)将局域均值函数m11(t)从信号X(t)中分离出来，得到h11(t)＝X(t)-m11(t)(5)用h11(t)除以包络估计函数a11(t)以对h11(t)进行解调，得(3)将s11(t)作为原始数据重复以上迭代过程，直到s1n(t)为一个纯调频信号，选择迭代停止条件为a1n(t)≈1；有式中，当s1n(t)满足纯调频信号时，将迭代过程中产生的所有包络估计函数相乘得到PF1(t)的包络信号，即第一个PF分量的瞬时幅值函数；其中q表示迭代循环次数；单分量调幅调频信号PF1(t)＝a1(t)s1n(t)(10)(4)将PF1(t)从信号X(t)中分离出来得到一个新的信号u1(t)，将u1(t)作为原始数据重复以上步骤，循环k次，直到uk(t)为一个单调函数为止，将X(t)分解为k个PF分量与uk(t)之和；可选的，所述S3具体为：1)两个传感器采集到的泄漏振动信号通过LMD分解：2)将两个泄漏振动信号和泄漏振动信号的PF分量分别表示为序列，并进行极性一致化处理和均值化处理；Yi0(k)＝{Yi0(1),Yi0(2),…,Yi0(n)}(13)式中：Yi0(k)表示两个泄漏振动信号和泄漏振动信号的PF分量，当Yi0(k)表示泄漏振动信号时，i＝2；当Yi0(k)表示泄漏振动信号时，i表示第i个PF分量，i＝1,2,…；k表示序列元素的个数，k＝1,2,…,n；极性一致化处理：Yi1(k)＝Yi0(k)+|min(Yi0(k))|(14)均值化处理：3)计算处理后的PF分量和处理后的原泄漏振动信号之间的灰色关联度：式中：ρ表示分辨系数，取值范围为0＜ρ＜1，通常取ρ＝0.5；w表示权重系数，通常取表示pi(k)与X1(k)的灰色关联度，表示qj(k)与X2(k)的灰色关联度；4)基于泄漏信号的两个特征，定义了两个参数，反映pi(t)和qi(t)中包含多少泄漏信号，这两个参数定义如下：式中，T/2是时域信号的长度，β是指数因子，取值范围为10≤β≤20；取β＝10；5)将信号清晰度定义为公式的标准化形式其中n是1或2，表示pi(t)的信号清晰度，而表示qi(t)的信号清晰度；6)采用最大差分法提取泄漏信号模式；最大差分算法如下：A.按信号清晰度的降序重新排列所有模式分量获得新的信号清晰度序列对应的PF分量是B.计算差值Ds＝Bs-Bs+1,1≤s≤K-1；C.Mr＝{M1,M2,…,Msmax}被视为泄漏信号分量；其余的被认为是噪声分量，被忽略；7)对提取的PF分量进行重构，得到重构信号X’1(t)，X’2(t)。可选的，所述S4具体为：将重构后的两路泄漏振动信号X’1(t)和X’2(t)进行互相关求时延估计如下：两泄漏信号的时间延迟D为本专利技术的有益效果在于：该方法通过LMD分解算法对两路管道泄漏信号进行分解，得到若干具有物理意义的PF分量。通过计算信号清晰度并采用最大差分法分别提取包含主要泄漏信息PF分量重构两路本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于均值分解和信号清晰度的管道泄漏信号时延估计方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：/nS1：采集两路管道泄漏信号X

【技术特征摘要】
1.基于均值分解和信号清晰度的管道泄漏信号时延估计方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S1：采集两路管道泄漏信号X1(t)、X2(t)；
S2：对两路管道泄漏信号分别进行LMD分解，得到若干具有物理意义的PF分量；
S3：通过信号清晰度算法筛选PF分量并重构管道泄漏信号X'1(t)、X'2(t)；
S4：将重构信号X'1(t)、X'2(t)进行互相关运算来获取时延估计。


2.根据权利要求1所述的基于均值分解和信号清晰度的管道泄漏信号时延估计方法，其特征在于：所述S1具体为：
流体管道泄漏产生振动信号，置于管道两端的加速度传感器采集得到两路信号X1(t)、X2(t)，由于泄漏振动信号的多模态和频散特性导致相关噪声的存在，对于含有相关噪声的两路泄漏振动信号表示为：
X1(t)＝S(t)+N1(t)(1)
X2(t)＝αS(t-D)+N2(t)(2)
其中S(t)为泄漏源信号，N1(t)和N2(t)为相关的零均值高斯白噪声，D为时间延迟，α为衰减因子。


3.根据权利要求1所述的基于均值分解和信号清晰度的管道泄漏信号时延估计方法，其特征在于：所述S2具体为：
(1)确定非平稳信号X(t)所有的局部极值点，包括极大值点和极小值点，计算相邻两个极值点的平均值以及包络估计函数






ni为X(t)的局部极值点；mi为相邻极值点的均值；ai为包络估计函数；对所有平均值mi以及包络估计值ai，分别用直线将相邻两点连接起来，然后采用滑动平均方法进行平滑处理，得到局域均值函数m11(t)和包络估计函数a11(t)；
(2)将局域均值函数m11(t)从信号X(t)中分离出来，得到
h11(t)＝X(t)-m11(t)(5)
用h11(t)除以包络估计函数a11(t)以对h11(t)进行解调，得



(3)将s11(t)作为原始数据重复以上迭代过程，直到s1n(t)为一个纯调频信号，选择迭代停止条件为a1n(t)≈1；有



式中，



当s1n(t)满足纯调频信号时，将迭代过程中产生的所有包络估计函数相乘得到PF1(t)的包络信号，即第一个PF分量的瞬时幅值函数；



其中q表示迭代循环次数；
单分量调幅调频信号
PF1(t)＝a1(t)s1n(t)(10)
(4)将PF1(t)从信号X(t)中分离出来得到一...

【专利技术属性】
技术研发人员：李帅永，文井辉，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50