[发明专利]一种热力管线泄漏检测方法

说明书

本申请公开了一种热力管线泄漏检测方法，解决了现有技术需要到热力管线所在位置检查且精度不足的问题。采集管线的背景噪声，根据曼哈顿距离构建背景噪声数据库。根据背景噪声数据库的最大时频起振比，提取有效噪声信号。通过噪声聚类法和类别圈定法，提取疑似泄漏噪声信号。根据时频域联合特征相似性的马氏距离，判别噪声信号为泄漏噪声信号还是背景噪声信号。本发明的目的在于提供一种热力管线泄漏检测方法，利用噪声记录仪采集管线噪声信号，实时检测和判别管线的泄漏噪声，及时发现管线泄漏并报警，为科学维护管线运行提供依据。

技术领域

本申请涉及机器学习与模式识别领域，尤其涉及一种热力管线泄漏检测方法。

背景技术

随着我国城市化进程的加速，集中供热取得蓬勃发展。但是，现有供热管线的建设水平低，跑冒滴漏严重，造成巨大的能源浪费和管道投资损失。由于热网建设质量差，管道泄漏查找困难，管内介质泄漏故障的检测基本上依赖升压、分段关阀门等非常低效和落后的方法查找泄漏管段，再通过相关仪、听音杆、超声波检测仪等查找泄漏点。使用上述仪器查找泄漏点，需要人工到达热力管线所在位置检查，无法长期监测热力管线泄漏，而且容易造成疏漏。

发明内容

本申请实施例提供一种热力管线泄漏检测方法，解决了现有技术需要到热力管线所在位置检查且精度不足的问题。

本申请提出一种热力管线泄漏检测方法，包含以下步骤：

新采集的背景噪声信号，分别与背景噪声数据库中所有信号计算曼哈顿距离，得到第一最大值，若第一最大值大于曼哈顿距离阈值，则将信号加入背景噪声数据库，以此得到背景噪声数据库；

用背景噪声数据库中所有信号的时域震荡峰值和频域能量密度的比值得到背景噪声数据库的最大时频起振比；

实时采集管线的噪声信号，计算时域震荡峰值和频域能量密度的比值,若时域震荡峰值和频域能量密度的比值大于经过加权判定的最大时频起振比，则该噪声信号为有效噪声信号；

利用均值偏移算法将背景噪声数据库中的所有信号聚集为m类，用每两类信号质心间的欧式距离，计算背景噪声数据库的最小类别间距；

计算有效噪声信号与背景噪声数据库中m类信号质心间的欧氏距离，得到第二最大值，若第二最大值大于最小类别间距，则判定该有效噪声信号为疑似泄漏噪声信号，否则判定为背景干扰噪声；

对疑似泄漏噪声信号进行经验模态分解，计算背景噪声数据库中所有信号的时频域联合特征向量，组成背景噪声数据库的时频域联合特征样本集；

通过时频域联合特征样本集的均值向量和协方差矩阵，计算TF中两向量间的马氏距离，计算最大的马氏距离、疑似泄漏噪声信号到时频域联合特征样本集的马氏距离；

若疑似泄漏噪声信号到时频域联合特征样本集的马氏距离大于经过加权分类的最大马氏距离，则疑似泄漏噪声信号为泄漏噪声信号，否则，疑似泄漏噪声信号为背景干扰噪声。

进一步地，还包含以下步骤：

将判断错误类别的噪声信号加入背景噪声数据库，更新背景噪声数据库和判别参数。

优选地，所述背景噪声信号的采集间隔为10分钟，采集时长10秒钟，采样频率6000点。

优选地，所述加权判定的系数取值为0.6～0.75。

优选地，所述加权分类的系数取值为0.9～1.15。

优选地，所述背景噪声信号的采集时间为供暖日开始前15天和供暖日开始后15天。

本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：