自来水铸铁管道泄漏声信号频率特征研究

针对基于声发射技术的自来水管网泄漏检测定位方法，研究因泄漏而形成的声信号频率分布及不同泄漏量对频率分布的影响。实际泄漏检测时，通常采用互相关法估计泄漏信号到达不同传感器间的时间延迟实现漏点定位，因此，借助互相关分析法研究了管道的不同口径及泄漏信号传播距离对泄漏信号频率分布的影响。同时，泄漏声信号的传播不可避免要经过管道间的接口，因此分析了两种管道接口对信号频率成分的影响。进而为设计合理的管道泄漏检测过程提供依据，并为泄漏声信号形成及多种因素对泄漏声信号特征产生影响的机制研究奠定基础。     

基于时延估计的光栅阵列管道泄漏检测与定位方法研究

城市燃气在管道运输过程中存在很大的安全隐患，一旦发生危险，后果不堪设想，燃气管道泄漏的监测与定位意义重大。为解决目前大部分管道泄漏检测与定位方法存在的易受环境干扰、精度低、适用范围窄、计算难度较高等问题，提出了一种基于时延估计的光栅阵列（wFBG）管道泄漏检测与定位方法，该方法通过光栅阵列技术采集振动信号，根据采集到的泄漏振动信号时域、频域上的特征，首先通过基于短时能量分析的方法检测管道是否泄漏，然后对满足要求的信号片段进行峰值间多项式拟合获取泄漏信息到达的时刻，最后根据时间差定位泄漏点。实验结果表明，该方法能有效检测泄漏，并且在测量距离为40 m的情况下，定位误差在1 m左右。     

新型分布式光纤管道泄漏检测技术及定位方法研究

介绍了一种基于萨尼亚克(Sagnac)干涉仪的直线型分布式光纤管道泄漏监测系统,实时进行管道泄漏监测和定位。此系统有两条传感光纤,可有效提高管道监测距离。推导了泄漏信号引起的光信号相位变化表达式;分析了该干涉仪应用于泄漏检测的原理及其泄漏源定位方法,并在分别距两传感光纤末端的法拉第旋转镜为3.990km和4.024 km处进行了泄漏检测实验。管道泄漏实验结果表明,该系统较准确地确定了泄漏源位置且定位误差小于1.05%.     

基于小波包能量谱的分布式光纤燃气管道泄漏监测及实验分析

基于Mach-Zehnder/Sagnac混合干涉仪原理,利用分布式光纤对城市燃气管道进行泄漏监测模拟实验研究。对测量光纤长4 km和6 km时的干涉信号利用小波包能量谱提取法和绝对距离法相结合的方法诊断管道泄漏与否,再结合频谱图进行泄漏定位,最后对系统的虚警率(false alarm rate,FAR)进行了分析。结果表明,与传统直接通过频谱图识别零点频率的方法相比,虚警率降低了8.475%,能够更准确地识别燃气管道泄漏与否,从而提高系统监测及定位的可靠性。     

基于分布式光纤的埋地自来水管多点泄漏定位方法分析

基于拉曼散射测温原理,利用分布式光纤对UPVC（硬脂聚氯乙烯）和铸铁自来水管道进行模拟泄漏点定位实验。首先对采集到的原始Anti-Stokes光信号进行滤波平滑处理,再利用相关系数法对温度检测信号进行分类分析,识别自来水管有无泄漏发生,最后通过选择性阈值法识别出UVPC管以及铸铁管中的泄漏点位置。实验结果表明,该系统运行稳定且能够准确识别自来水管泄漏情况。选择性平均阈值法的使用,能够对200 m的埋地自来水管道准确地进行泄漏点的定位,定位误差为0.25 m～0.65 m。     

偏振态对分布式光纤泄漏检测系统的影响研究

研制了一种基于Sagnac干涉仪的直线型分布式光纤传感器,可实时进行管道泄漏检测与定位。分析和研究了该干涉仪的泄漏检测原理、泄漏源定位方法以及光偏振态对传感器性能的影响。当两束光偏振态相同时,系统具有最佳的性能;当两束光正交时,无法实现信号检测。管道泄漏的实验结果表明,该系统能较准确地确定泄漏源位置,且定位误差为0.69%。     

基于Sagnac光纤干涉仪的管道泄漏检测和定位技术

研制了一种基于Sagnac干涉仪的分布式光纤传感器,可实时进行管道泄漏检测与定位.阐述了该传感技术的工作原理和泄漏点定位方法,并推导了泄漏引起的光信号相位变化表达式。管道泄漏实验结果表明,水压为0.3MPa时,该技术能有效地检测到管道泄漏的发生并准确定位。     

固定干扰源存在下的管道泄漏检测和准确定位

为了解决固定位置的声/振动干扰源引起的管道泄漏声检测的虚警或者漏点定位错误问题,利用泄漏信号源和固定干扰源之间的独立性,通过盲卷源分离算法得到泄漏信号在一定代价函数下的最优估计,并将该估计作为输入信号从检测信号中自适应预测得到泄漏信号,这样就可以保留泄漏信号中的时延信息。对实际检测信号的处理表明,应用提出来的方法可以有效的去除检测信号中来自固定干扰源的噪声,同时不损失泄漏信号中的时延信息,可在固定干扰源存在时实现管道泄漏有效检测和准确定位。      

储罐底板声源辨识及定位方法研究

储罐底板腐蚀是多声源问题,即在不同位置的腐蚀源可能同时发射应力波。这些声源信号有时会重叠被传感器接收,从而影响定位的可靠性。为此本文基于平面声发射源能量定位方法的基本理论,进行了模拟储罐底板定位实验,提出了能量定位系数的修正方法。同时通过对实验数据分析,发现快速独立分量分析(FastICA)方法可以将同种声源混合信号进行有效分离,并且基本保持原有波形特征,相干系数法可以实现对分离后的同源信号进行聚类,进而应用改进能量定位方法对声发射源进行定位,从而对声源辨识,判断事件集中度提供依据。     

基于声发射和GAN-CNN的铝合金管道法兰 连接松动泄漏检测*

面向管道法兰连接松动引起的泄漏检测需求,为解决数据样本不足和减少特征指标手动选取的繁琐环节。本文,考虑到生成性对抗网络（GAN）作为数据扩充工具,已被证明能够生成与真实数据相似的样本数据。同时,卷积神经网络（CNN）作为一种深度学习方法,为自动提取数据的特征提供了一种有效的方法。开展了基于GAN和CNN的铝合金管道法兰连接松动泄漏检测研究。首先,搭建管道泄漏标定和数据采集实验台,利用声发射技术获取不同等级的原始泄漏信号。其次,采用GAN生成样本数据扩充原始数据。同时,为了评估生成模型的性能,引入统计特评估生成质量。最后,将生成的样本数据与原始数据设置为不同训练集,基于卷积神经网络构建智能分类检测模型,应用于管道泄漏检测。同时,分类检测结果与小样本智能分类方法SVM进行了比较,实验结果表明,基于GAN和CNN构建的智能分类模型可显著提高管道法兰连接松动泄漏检测精度。     

Leak Detection of Gas Pipelines Based on Characteristics of Acoustic Leakage and Interfering Signals

When acoustic method is used in leak detection for natural gas pipelines, the external interferences including operation of compressor and valve, pipeline knocking, etc., should be distinguished with acoustic leakage signals to improve the accuracy and reduce false alarms. In this paper, the technologies of extracting characteristics of acoustic signals were summarized. The acoustic leakage signals and interfering signals were measured by experiments and the characteristics of time-domain, frequency-domain and time-frequency domain were extracted. The main characteristics of time-domain are mean value, root mean square value, kurtosis, skewness and correlation function, etc. The features in frequency domain were obtained by frequency spectrum analysis and power spectrum density, while time-frequency analysis was accomplished by short time Fourier transform. The results show that the external interferences can be removed effectively by the characteristics of time domain, frequency domain and time-frequency domain. It can be drawn that the acoustic leak detection method can be applied to natural gas pipelines and the characteristics can help reduce false alarms and missing alarms.     

变分模态分量降噪后重构的水声弱信号检测

针对能量检测法在低信噪比下对非合作水声探测信号的检测性能显著下降的问题,提出了一种组合变分模态分解和小波变换降噪重构的信号检测方法。以信号分解出的各个本征模态函数的近似熵与互相关系数比值作为分量分类参数,将所得分量分为信号分量、含噪信号分量与噪声分量,然后利用第二代小波变换对含噪信号分量降噪后与信号分量组成重构信号,最后对重构信号进行检测。数值仿真结果表明该方法可以在无先验信息的情况下对CW和LFM信号自适应降噪,信噪比0 dB以下时CW信号重构后信噪比提升约12 dB,宽带LFM信号信噪比提升约8～9 dB,有效提升了低虚警概率下信号的检测概率。湖试结果表明,虚警概率为0.1时检测概率可提升至0.9以上,验证了该方法的有效性。     

Leak location in gas pipelines using cross-time–frequency spectrum of leakage-induced acoustic vibrations

The correlation-based location methods are widely used in leak detection of the pipelines assuming that the acoustic speed has been known and constant. In practice, the acoustic speed is frequency-varying due to the dispersions of gas-leak-induced acoustic waves, and thus the assumption is not supported. In this work, a location scheme based on cross-time–frequency spectrum (CTFS) is intended for the gas-leak-induced acoustic waves with frequency-varying acoustic speed. In the scheme, the CTFS is obtained by the one-dimensional Fourier transform of the time domain convolution between the kernel function in correlation domain and the instantaneous cross-correlation of the two spatially separately collected acoustic signals on either sides of a leakage. Then, the time difference of arrival (TDOA) and the corresponding frequency information are extracted simultaneously when the CTFS reaches the maximum value. The resulting peak frequency is used to online determine the frequency-dependant acoustic speed in combination with the known dispersive curve of gas-leak-induced dominated mode. Finally, the gas leakage is located by the TDOA and the frequency-dependant acoustic speed of real-time determination instead of constant acoustic speed. Consequently, for the proposed scheme, the constant acoustic speed is no longer a prerequisite. The proposed scheme has been experimentally validated in leak detection of gas pipelines and results demonstrate that the average relative location errors are reduced by six times compared with the commonly used correlation-based location method.     

基于小波变换的MHD信号的提取

混有干扰的Mirnov信号是一类非平稳,和Fourier变换的方法进行MHD信号的提取不能取得满意的效果,因而提出采用小波变换的方法对Mirnov信号进行处理。理论分析与实验结果表明,利用小波变换的时频分析特怀对Mirrnov信号进行滤波处理,可以有效地去除干扰,提取出有用的MHD信号。     

基于小波变换的人体步态序列提取

将小波变换用于处理人体行走时产生的加速度信号.利用离散小波变换的多尺度、多分辨率特性对原始加速度信号进行尺度分解,在对小波基以及分解尺度进行合理选取后准确地从加速度信号中提取出隐藏的步态节律.与利用阈值法直接对原始加速度信号提取峰值的算法比较后发现：利用小波分解得到与步态节律相关的特征尺度后再进行峰值检测能显著地提高信号峰值的检出率;即使当原始信号存在较严重的噪声干扰时,该方法也能保证所提取出的步态序列的准确性.这对于步态序列的后续分析具有至关重要的意义.研究表明,离散小波变换是一种有效的提取步态节律的方 关键词： 小波变换 步态序列 峰值检测 特征尺度     

声发射衰减特性管道泄漏定位方法

声发射技术具有灵敏度高、实时性强、覆盖范围大等优点.泄漏产生的声发射波沿管壁传播会发生衰减,通过研究衰减系数与金属晶粒散射和热流损失的关系,建立准确的声发射能量衰减模型.在此基础上,针对声发射频带宽的特点对传统衰减定位模型进行改进,提出宽频带声发射源定位模型,该方法先通过实验确定泄漏信号频带,再将滤波后的信号经过小波包...     

Wavelet transform implementation by layers

I.IntroductionWavelettheoryanditsapplicationhavebeendevelopedquicklyformallyyears,whichcoverquitealargeareaandprovideverygeneraltechniquesthatcanbeaPpliedtomanytasksinsignalprocessing,andhavenumerouspotelltialapplications.lnacousticresearchthereisatra-ditionofthefrequencyanalysisintermsofoctave,whichfitstheconceptof"constantQ"inwavelettransform,e.g.thepowerspectrumofmusicismeasuredintermsof1/3octave.Sofartheimplemelltationofwavelettransformha-sbeendevelopedonlyforoneoctave,e.g.themultiresolut…     

输气管道声波法泄漏检测技术的理论与实验研究

为探究输气管道声波法泄漏检测技术的基本原理和研究方法,建立了输气管道泄漏仿真模型和实验模型。首先,研究输气管道发生泄漏时声波产生机理,从而明确声波法泄漏检测技术的工作原理;其次根据声波法泄漏检测的原理建立Fluent仿真模型,通过CFD软件模拟输气管道泄漏得到流场和声场,得到声波信号特征;再次根据声波法泄漏检测的原理搭建实验管道,设计完成声波信号数据采集终端,并在仿真结果指导下完成输气管道泄漏检测实验,采集得到实验数据并进行分析,得到泄漏时声波信号特征并对仿真结果进行验证;最后对比多工况条件下的实验结果和仿真结果,分析不同工况条件对压力波动值的影响规律,从而总结输气管道声波法泄漏检测的仿真与实验研究方法,为声波法泄漏检测的实际工程应用提供理论基础。研究结果表明:输气管道泄漏产生的声波来源于泄漏时气体不稳定流动产生的偶极子声源和四极子声源;仿真模拟和实验研究的方法都可以完成声波法泄漏检测技术的研究,可以对声波法泄漏检测技术的推广和工程应用提供强大的理论支持和可行性保证。结论是:声波法泄漏检测技术可以很好的检测输气管道泄漏,是一种灵敏度高,检测时间短,值得推广的方法。