基于小波变换的长输管道泄露音波信号检测方法研究

刘刚

摘  要：长输管道的泄露会造成严重后果，因此对其进行泄露信号的检测是十分必要的。针对该问题，提出基于小波变换的长输管道泄露音波信号检测方法研究。基于小波变换的方法对音波信号处理进行设计，利用小波变换多分辨率和时频局域化的优势，提出一种全新的长输管道泄露音波信号检测方法。通过与传统检测方法对比实验，证明新的检测方法能够更加精准地找出泄露异常点的位置，提高维修工作效率。

关键词：小波变换  长输管道  泄露  音波信号

中图分类号：TE973.6    文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2020）03（b）-0019-02

长输管道的泄露检测技术是一项保证管道安全、平稳运输的重要技术，也是研究人员长期以来研究的重点课题。长输管道泄露的检测方法可以分为直接方法和间接方法[1]。直接方法是通过直接检测损伤部位或泄露气体，来判断具体的泄露情况，这类方法应用较广，但缺点在于需要消耗大量的人力和物力，且检测不够及时，因此不适用于对长输管道的泄露检测。间接检测方法是利用相应的计算机系统对管道的温度、压力等参数进行在线检测，检测系统中通常包括传感器设备、信号采集、数据通信等，通过分析处理采集到的信号，对长输管道的泄露位置进行判断。这种方法具有及时性、准确性和经济性。随着长输管道自动化的发展，这种间接检测方法将成为必然的趋势。

1  基于小波变换的音波信号处理方法设计

1.1 泄露音波信号去噪处理

通常情况下，以去噪后的原始音波信号与噪声的能量的比值来判断去噪性能的好坏，比值越大，说明去噪性能越好。在实际工程中，原始音波信号往往是未知的，为了更好地比较各音波信号参数下的去噪性能，需要对泄露信号进行拟合处理，获取到一条能够反应泄露信号的基准曲线[2]。假设在4MP泄漏点上开启一个0.8mm的拟合曲线，其公式可以表达为：

公式中，s为拟合曲线;n为信噪参数。在实际情况中的噪声信号，虽然从统计特性上来看，具有白噪声的特性，但并不具有白噪声的所有特性，实际的噪声远远没有白噪声理性。因此，该文选用一种加入噪声时摒弃的方法，将没有发生泄露情况下采集到的信号数据看作是传输管道泄露音波信号的背景噪声，将背景噪声叠加到上文通过计算拟合的曲线上，以此判断当发生泄漏时采集到的音波信号。

1.2 泄露音波信号时频分析

时频分析时常见的信号分析方法，具备同时展现信号在时域以及频域中的特征信息，实现对频域和时域的局部化分析，具有多分辨率的特征优势。基于小波变换的时频分析，实质上是时间和尺度的分析，对每一个尺度中对应的频带进行分析，尺度越大说明频带越小，且在尺度中包含了音波信号的频域信息[3]。音波信号的尺度对应一个频带范围，为了更加直观地表现出频率的特征，可以一个尺度代表一个假拟频率。

2  基于小波变换的长输管道泄露音波信号检测方法设计

2.1 算法流程

将采集到的音波信号以数据文本格式存储，根据采集到的音波信号对神经网络进行改进。当检测设备指示灯为红色时代表该位置发生了泄露问题，若指示灯为绿色则说明未发生泄露。流程如图1所示。

2.2 数据预处理

获取到的原始音波信号数据是以文本的格式存储的，包含音波信号相应的序号信息以及时间标签，因此需要对数据进行预处理提取出有价值的音波数据，再利用小波变换对其进行去噪处理。由于音波信号集中在低频区域，高频部分对特征的提取影响不大，为了降低检测方法的复杂程度，选用小波变换方法，对音波信号进行强制去噪处理，将小波信号分解系数中的高频部分全部置零，排出高频中的细节部分，重构分解系数，获取去噪后的有利数据。

2.3 特征提取

提取出音波信号中的均值、方差、密度等参数信息，由于频带小波系数是小波分解的近似部分系数，因此可以采取将小波分解的方法代替小波包分解，获取音波信号中的相应特征值。

2.4 泄露点诊断

基于神经网络的泄露音波信号诊断是将文本格式的样本特征矩阵在电子表格中读写，再将其转化为数组，输入到循环体中，利用样本矩阵对上文提取到的相应特征值归一化，并将其作为输入量，再通过计算分解得到最终的结果。

数据输入循环体中包含自动索引和关闭自动索引两种连接方式，自动索引是根据输入数组长度设定相应的循环次数，使循环次数与数组长度一致，每次处理一个数据组中的元素。在该文设计的泄露诊断方法中，要将所有的输入量一次性输入到循环中，因此要根据设定的循环数量对数据进行处理，选用关闭自动索引的连接方式。

3  实验论证分析

3.1 实验准备

为了验证该文方法的实用性，将该文方法与传统方法进行对比实验。选用两段时间长度相同，频率不同的正弦信号，设采样的间隔为1ms，将两段信号进行连接，使该信号成为非平稳信号，制造出异常点。

3.2 实验结果及分析

在保证其他外界干扰因素均相同的情况下，完成实验。将实验过程中产生的数据信息进行记录，图2为两种方法对长处管道泄露音波信号的检测结果。

从图2中可以看出，该文方法与传统方法相比，检测精度更高，且能够更加具体地检测出长输管道的泄露位置，因此可以说明，该文设计的检测方法能够更加精准地找出泄露异常点的位置，提高维修工作效率，对于长输管道的正常运行具有重要的应用价值。

4  結语

通过实验证明，该文提出的检测方法与传统的检测方法相比，检测效果明显优于传统检测方法，能够对长输管道的泄露位置进行准确的定位，大大缩短了检修人员对其进行维修的时间。因此，基于小波变换的长输管道泄露音波信号检测方法具有更好的发展前景。

参考文献

[1] 杨浩珑，李龙.基于小波变换理论的石油管道油气泄露信号检测[J].中国石油和化工标准与质量，2017，37（6）：19-20.

[2] 李玉星，刘翠伟，方丽萍，等.基于混沌振子的输气管道微泄漏音波信号处理方法[J].油气储运，2017，36（6）：683-688.

[3] 王少峰，刘朋真，王建国，等.基于小波包熵与Gabor小波变换的管道连续型泄漏源定位[J].仪表技术与传感器，2017，35（9）：98-102.