一種輸油管道微小泄漏信號(hào)識(shí)別方法技術(shù)

本發(fā)明專利技術(shù)公開了一種輸油管道微小泄漏信號(hào)識(shí)別方法，涉及管道信號(hào)處理領(lǐng)域，所述識(shí)別方法包括以下步驟：選擇db4～10系列小波函數(shù)作為小波變換的小波基，確定小波分解的層數(shù)為4層；采用MALLAT塔式算法，對(duì)原始聲音信號(hào)進(jìn)行4層離散小波分解，并選擇第三尺度和第四尺度的細(xì)節(jié)信號(hào)進(jìn)行小波重構(gòu)得到去噪信號(hào)；對(duì)去噪信號(hào)按照時(shí)間進(jìn)行均勻分割，得到分割后的聲音信號(hào)片段；對(duì)每一個(gè)分割后的聲音片段作短時(shí)傅里葉變換，得到變換矩陣；利用變換矩陣制作聲音信號(hào)的歸一化能量圖；根據(jù)歸一化能量圖，判斷輸油管道是否發(fā)生微小泄漏。本發(fā)明專利技術(shù)實(shí)現(xiàn)了泄漏信號(hào)的有效識(shí)別，滿足了實(shí)際應(yīng)用中的多種需要。

Method for identifying small leakage signal of oil pipeline

The invention discloses a pipeline small leakage signal recognition method, pipeline relates to the field of signal processing, the identification method comprises the following steps: selecting DB4 ~ 10 series wavelet function as the wavelet function of wavelet transform, wavelet decomposition and determine the number of layers for the 4 layer; using MALLAT algorithm, the original voice signal for 4 level discrete wavelet decomposition and reconstruction of wavelet denoising to get signal selection detail signals third and fourth scale; the uniform segmentation according to time signal denoising, get the sound signal segment after segmentation; as the Fourier transform of each segmented sound clips, the transformation matrix can be obtained; voice signal by using the normalized energy map transformation matrix; according to the normalized energy, judge the oil pipeline small leakage occurs. The invention realizes the effective identification of the leakage signal, and meets the needs of various applications.

【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】

本專利技術(shù)涉及管道信號(hào)處理領(lǐng)域，尤其涉及一種輸油管道微小泄漏信號(hào)識(shí)別方法。
技術(shù)介紹
國(guó)內(nèi)外管道工作者一直致力于管道泄漏檢測(cè)技術(shù)的研究，目前國(guó)內(nèi)常用的管道檢測(cè)方法按照檢測(cè)裝置的所處位置不同分為外部檢測(cè)法和內(nèi)部檢測(cè)法。外部檢測(cè)法中應(yīng)用較為廣泛的為負(fù)壓波法，當(dāng)管道發(fā)生泄漏時(shí)，該點(diǎn)產(chǎn)生瞬態(tài)的壓力下降，產(chǎn)生負(fù)壓波并沿管壁以特定的速度傳播至管道兩端，并由壓力傳感器采集到該負(fù)壓波，根據(jù)負(fù)壓波的傳輸速度以及到達(dá)兩端傳感器的時(shí)間差即可定位。外部檢測(cè)法只能檢測(cè)突發(fā)性的大泄漏，對(duì)于微小泄漏不敏感，而且經(jīng)常出現(xiàn)漏報(bào)現(xiàn)象。內(nèi)檢測(cè)法在管道內(nèi)放置搭載聲音傳感器的內(nèi)檢測(cè)器，在油品的推動(dòng)下沿管線前進(jìn)，能夠在泄漏點(diǎn)附近采集泄漏聲音信號(hào)，因此能夠檢測(cè)泄漏量小于1L/min的微小泄漏信號(hào)，但是管道內(nèi)背景噪音復(fù)雜，包括：內(nèi)檢測(cè)器與管壁的摩擦碰撞聲、周圍環(huán)境噪音(車輛、河流)等，需要采用合適的信號(hào)處理方法把泄漏信號(hào)有效的識(shí)別出來(lái)。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
本專利技術(shù)提供了一種輸油管道微小泄漏信號(hào)識(shí)別方法，本專利技術(shù)實(shí)現(xiàn)了泄漏信號(hào)的有效識(shí)別，詳見(jiàn)下文描述：一種輸油管道微小泄漏信號(hào)識(shí)別方法，所述識(shí)別方法包括以下步驟：選擇db4～10系列小波函數(shù)作為小波變換的小波基，確定小波分解的層數(shù)為4層；采用MALLAT塔式算法，對(duì)原始聲音信號(hào)進(jìn)行4層離散小波分解，并選擇第三尺度和第四尺度的細(xì)節(jié)信號(hào)進(jìn)行小波重構(gòu)得到去噪信號(hào)；對(duì)去噪信號(hào)按照時(shí)間進(jìn)行均勻分割，得到分割后的聲音信號(hào)片段；對(duì)每一個(gè)分割后的聲音片段作短時(shí)傅里葉變換，得到變換矩陣；利用變換矩陣制作聲音信號(hào)的歸一化能量圖；根據(jù)歸一化能量圖，判斷輸油管道是否發(fā)生微小泄漏。其中，所述用MALLAT塔式算法，對(duì)原始聲音信號(hào)進(jìn)行4層離散小波分解，并選擇第三尺度和第四尺度的細(xì)節(jié)信號(hào)進(jìn)行小波重構(gòu)得到去噪信號(hào)的步驟具體為：根據(jù)離散后的小波基獲取小波分解的高通濾波器和低通濾波器；獲取各層分解下的細(xì)節(jié)信號(hào)，以及第四層分解后的近似信號(hào)；保留第三層和第四層的細(xì)節(jié)信號(hào)，其余項(xiàng)置0，逐層的重構(gòu)信號(hào)，最終得到去噪信號(hào)。其中，所述利用變換矩陣制作聲音信號(hào)的歸一化能量圖的步驟具體為：計(jì)算幅值矩陣；定義聲音信號(hào)的歸一化能量公式；以時(shí)間作為橫坐標(biāo)，單位時(shí)間間隔為ta，相應(yīng)的縱坐標(biāo)值為歸一化能量，得到聲音信號(hào)的歸一化能量圖。其中，所述根據(jù)歸一化能量圖，判斷輸油管道是否發(fā)生微小泄漏的步驟具體為：設(shè)定一個(gè)泄漏發(fā)生閾值系數(shù)β和泄漏時(shí)間閾值系數(shù)α，在歸一化能量圖上以y＝β畫一條閾值線，找出歸一化能量P(x)≥β的點(diǎn)，并記錄下連續(xù)超出閾值線的點(diǎn)的個(gè)數(shù)Z；若Z≥α，且相應(yīng)的P(x)值符合先增加后減小的趨勢(shì)，則判定該處有微小泄漏發(fā)生。本專利技術(shù)提供的技術(shù)方案的有益效果是：傳統(tǒng)的外檢測(cè)方法(比如負(fù)壓波檢測(cè)法、流量平衡法)只能對(duì)突發(fā)性的大泄漏(泄漏流量大于總流量的1％)進(jìn)行有效的檢測(cè)，無(wú)法檢測(cè)出腐蝕、裂紋等缺陷引起的小泄漏。本檢測(cè)方法利用內(nèi)檢測(cè)器在泄漏源附近記錄泄漏數(shù)據(jù)，能夠檢測(cè)低至0.15L/min的微小泄漏，極大地提高了檢測(cè)靈敏度，對(duì)于維護(hù)長(zhǎng)輸石油管道的安全具有重要意義。附圖說(shuō)明圖1為一種輸油管道微小泄漏信號(hào)識(shí)別方法的流程圖；圖2為小波分解的示意圖；圖3為db6小波基與碰撞信號(hào)的示意圖；(a)為db6小波基示意圖；(b)為碰撞信號(hào)示意圖。圖4為聲音信號(hào)的歸一化能量圖。具體實(shí)施方式為使本專利技術(shù)的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面對(duì)本專利技術(shù)實(shí)施方式作進(jìn)一步地詳細(xì)描述。實(shí)施例1一種輸油管道微小泄漏信號(hào)識(shí)別方法，參見(jiàn)圖1，該識(shí)別方法包括以下步驟：101：選擇db4～10系列小波函數(shù)作為小波變換的小波基，確定小波分解的層數(shù)為4層；102：采用MALLAT塔式算法，對(duì)原始聲音信號(hào)進(jìn)行4層離散小波分解，并選擇第三尺度和第四尺度的細(xì)節(jié)信號(hào)進(jìn)行小波重構(gòu)得到去噪信號(hào)；103：對(duì)去噪信號(hào)按照時(shí)間進(jìn)行均勻分割，得到分割后的聲音信號(hào)片段；104：對(duì)每一個(gè)分割后的聲音片段作短時(shí)傅里葉變換，得到變換矩陣；利用變換矩陣制作聲音信號(hào)的歸一化能量圖；根據(jù)歸一化能量圖，判斷輸油管道是否發(fā)生微小泄漏。其中，步驟102中的用MALLAT塔式算法，對(duì)原始聲音信號(hào)進(jìn)行4層離散小波分解，并選擇第三尺度和第四尺度的細(xì)節(jié)信號(hào)進(jìn)行小波重構(gòu)得到去噪信號(hào)的步驟具體為：根據(jù)離散后的小波基獲取小波分解的高通濾波器和低通濾波器；獲取各層分解下的細(xì)節(jié)信號(hào)，以及第四層分解后的近似信號(hào)；保留第三層和第四層的細(xì)節(jié)信號(hào)，其余項(xiàng)置0，逐層的重構(gòu)信號(hào)，最終得到去噪信號(hào)。其中，步驟104中的利用變換矩陣制作聲音信號(hào)的歸一化能量圖的步驟具體為：計(jì)算幅值矩陣；定義聲音信號(hào)的歸一化能量公式；以時(shí)間作為橫坐標(biāo)，單位時(shí)間間隔為ta，相應(yīng)的縱坐標(biāo)值為歸一化能量，得到聲音信號(hào)的歸一化能量圖。其中，步驟104中的根據(jù)歸一化能量圖，判斷輸油管道是否發(fā)生微小泄漏的步驟具體為：設(shè)定一個(gè)泄漏發(fā)生閾值系數(shù)β和泄漏時(shí)間閾值系數(shù)α，在歸一化能量圖上以y＝β畫一條閾值線，找出歸一化能量P(x)≥β的點(diǎn)，并記錄下連續(xù)超出閾值線的點(diǎn)的個(gè)數(shù)Z；若Z≥α，且相應(yīng)的P(x)值符合先增加后減小的趨勢(shì)，則判定該處有微小泄漏發(fā)生。綜上所述，本專利技術(shù)實(shí)施例通過(guò)上述步驟101-步驟104實(shí)現(xiàn)了對(duì)泄漏信號(hào)的有效識(shí)別，保障了輸油管道的安全性，滿足了實(shí)際應(yīng)用中的需要。實(shí)施例2下面結(jié)合圖2-圖4、以及具體的計(jì)算公式、實(shí)例對(duì)實(shí)施例1中的方案進(jìn)行進(jìn)一步地介紹，詳見(jiàn)下文描述：201：將聲音傳感器固定在管道內(nèi)檢測(cè)器的任意位置，在內(nèi)檢測(cè)器的運(yùn)行過(guò)程中記錄管道內(nèi)的聲音數(shù)據(jù)，隨后將聲音數(shù)據(jù)傳輸至上位機(jī)，得到原始聲音信號(hào)時(shí)間序列S(n)；該步驟的詳細(xì)操作為：將聲音傳感器固定在管道內(nèi)檢測(cè)器里的任意位置，將內(nèi)檢測(cè)器投管巡檢，測(cè)量管道中聲音數(shù)據(jù)，巡檢完畢，取出內(nèi)檢測(cè)器，將內(nèi)檢測(cè)器記錄的聲音數(shù)據(jù)下載到上位機(jī)，進(jìn)行下一步數(shù)據(jù)處理。其中，本專利技術(shù)實(shí)施例對(duì)聲音傳感器和管道內(nèi)檢測(cè)器的型號(hào)不做限制，只要能完成上述功能的器件均可，例如：管道內(nèi)檢測(cè)器可以為柱形內(nèi)檢測(cè)器或球形內(nèi)檢測(cè)器等。202：確定離散小波分解的小波基及分解層數(shù)；其中，離散小波變換可以通過(guò)離散化連續(xù)小波變換中的尺度參數(shù)a和平移參數(shù)b得到。取a0、b0為初始系數(shù)，一般取a0>1、b0>0；m、n分別為尺度因子和平移因子；Z為整數(shù)集。由小波基函數(shù)得到為母小波。相應(yīng)的離散小波變換為：*為共軛符號(hào)。其中，f(t)為待處理的原始信號(hào)；ψ*(a0-mt-nb0)為由母小波生成的小波函數(shù)。對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行離散小波變換，本質(zhì)就是根據(jù)信號(hào)處理的實(shí)際需要，進(jìn)行多層的小波分解。根據(jù)小波分解的原理，每做一層小波分解，將得到上一層近似(低頻)信號(hào)的細(xì)節(jié)信號(hào)(高頻部分)和近似信號(hào)(低頻部分)，輸出的下層近似分量的頻帶寬度是上層近似分量的一半，如圖2所示。小波變換物理意義上可理解為小波基對(duì)原信號(hào)相似程度的描述，選取的小波基與原信號(hào)在形狀上越相似，小波分解后得到的近似信號(hào)也就越能體現(xiàn)原信號(hào)的特征。內(nèi)檢測(cè)器聲音傳感器記錄的噪聲大部分為碰撞噪音，選擇與碰撞噪音信號(hào)較為相似的小波基，得到的近似信號(hào)也就能更貼近原始信號(hào)，相應(yīng)的細(xì)節(jié)信號(hào)所包含的碰撞噪聲成分也就越少，因此，相對(duì)于數(shù)字濾波，通過(guò)離散小波變換得到的信號(hào)去噪效果更好。小波基家族中，db4～10小波與碰撞噪聲具有較高的相似度，圖3所示為db6小波與典型的碰撞噪本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...

【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
一種輸油管道微小泄漏信號(hào)識(shí)別方法，其特征在于，所述識(shí)別方法包括以下步驟：選擇db4～10系列小波函數(shù)作為小波變換的小波基，確定小波分解的層數(shù)為4層；采用MALLAT塔式算法，對(duì)原始聲音信號(hào)進(jìn)行4層離散小波分解，并選擇第三尺度和第四尺度的細(xì)節(jié)信號(hào)進(jìn)行小波重構(gòu)得到去噪信號(hào)；對(duì)去噪信號(hào)按照時(shí)間進(jìn)行均勻分割，得到分割后的聲音信號(hào)片段；對(duì)每一個(gè)分割后的聲音片段作短時(shí)傅里葉變換，得到變換矩陣；利用變換矩陣制作聲音信號(hào)的歸一化能量圖；根據(jù)歸一化能量圖，判斷輸油管道是否發(fā)生微小泄漏。

【技術(shù)特征摘要】
1.一種輸油管道微小泄漏信號(hào)識(shí)別方法，其特征在于，所述識(shí)別方法包括以下步驟：選擇db4～10系列小波函數(shù)作為小波變換的小波基，確定小波分解的層數(shù)為4層；采用MALLAT塔式算法，對(duì)原始聲音信號(hào)進(jìn)行4層離散小波分解，并選擇第三尺度和第四尺度的細(xì)節(jié)信號(hào)進(jìn)行小波重構(gòu)得到去噪信號(hào)；對(duì)去噪信號(hào)按照時(shí)間進(jìn)行均勻分割，得到分割后的聲音信號(hào)片段；對(duì)每一個(gè)分割后的聲音片段作短時(shí)傅里葉變換，得到變換矩陣；利用變換矩陣制作聲音信號(hào)的歸一化能量圖；根據(jù)歸一化能量圖，判斷輸油管道是否發(fā)生微小泄漏。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種輸油管道微小泄漏信號(hào)識(shí)別方法，其特征在于，所述用MALLAT塔式算法，對(duì)原始聲音信號(hào)進(jìn)行4層離散小波分解，并選擇第三尺度和第四尺度的細(xì)節(jié)信號(hào)進(jìn)行小波重構(gòu)得到去噪信號(hào)的步驟具體為：根據(jù)離散后的小波基獲取小波分解的高通濾波器和低通濾波器；獲取各層分...

【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：劉勝，李健，陳秀麗，徐天舒，熊道英，蘇智超，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：中國(guó)石化銷售有限公司華南分公司，天津大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：廣東;44