[发明专利]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

说明书

本发明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。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。

技术领域

本发明属于流体管道技术领域，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。

背景技术

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(Local mean decomposition，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。

发明内容

有鉴于此，本发明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，本发明提供如下技术方案：

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：