[发明专利]一种供水管道泄漏检测定位方法

说明书

本发明提供一种供水管道泄漏检测定位方法，所述方法对传感器采集的信号进行谱减增强，计算增强后信号的频谱方差，采用双门限法判断，若频谱方差处在门限范围内则说明存在泄漏，再进行漏水点定位，利用BP神经网络构成滤波器，将漏水信号从噪声中分离并进行广义相关，根据信噪比选择性能好的权函数进行时延估计，得到三个传感器的时延，利用漏水定位模型计算，得到漏水点位置信息。本发明采用谱减法对信号增强，然后利用双门限法进行泄漏判断，若频谱方差处在门限范围内则说明存在泄漏，精确度更高；采用“无泄漏估计法”估计噪声谱对信噪比的提升更加明显，采用BP神经网络进行滤波，提高广义相关的时延估计精度，从而有效提高漏水点定位精度。

技术领域

本发明属于漏水检测定位技术领域，具体涉及一种供水管道泄漏检测定位方法。

背景技术

自来水管道泄漏检测与定位是管道维护修理的重要前提。据官方统计，国内600多个城市供水管网的平均漏损率超过20％，最高达60％以上。我国大部分地区只有在自来水大面积泄漏，甚至管道爆裂的情况下才能判断出泄漏发生。因此，及时检测并定位出泄漏发生点对于水资源的节约具有重要意义。

实际中的管道漏水信号是由泄漏信号和各种背景噪声混合而成。泄漏信号可以认为是平稳信号，环境噪声包括自来水流动引起的管道振动噪声、机动车行驶造成的地面震动、施工引起的噪音等，由于外界干扰噪声不一定满足平稳条件，会对泄漏检测带来极大困难。

因此，首先为了提升在低信噪比时的泄漏检测效果，本发明以泄漏信号和噪声的频谱特征的差别为出发点，提出了基于谱减法和频谱方差的泄漏检测算法。谱减法是一种有效的语音增强算法，其算法复杂度低，实时性强，本发明将其应用在对泄漏信号的检测上。首先，应用该算法对噪声的频谱进行估计，再通过“谱相减”使漏水信号得到增强。频谱方差是利用泄漏信号的频谱特性差异较大，而背景噪声的频谱特性差异较小，从而识别出泄漏信号。接下来，为了减小时延估计误差进而提高算法的定位精度，提出了一种基于BP神经网络的漏水定位法，利用误差反向传播机制，根据输出值与期望值计算误差，再由误差来逐层修改权值，使得误差最小，从而完成网络训练，构建出基于BP神经网络的滤波系统，进而利用广义相关得到较为准确的时延估计，实现漏水点的精确定位。

在分析算法原理的基础上，在不同信噪比条件下进行仿真实验。实验结果表明，该方法在低信噪比和复杂多变的环境条件下也能取得较好的检测定位效果。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提供一种供水管道泄漏检测定位方法，所述方法对传感器采集的信号进行增强，然后计算增强后信号的频谱方差，采用双门限法进行判断，若频谱方差处在门限范围内则说明存在泄漏，再进行漏水点定位，利用BP神经网络构成滤波器，将漏水信号从噪声中分离，对漏水信号进行广义相关，根据信噪比选择性能好的权函数进行时延估计，得到三个传感器的时延后，利用漏水定位模型进行计算，得到漏水点位置信息；

进一步地，所述方法包括：

S1：将漏水信号进行谱减增强；

S2：计算S1中增强后信号的频谱方差；

S3：采用单参数的双门限检测识别泄漏信号，并确定门限阈值；

S4：进行泄漏检测，并输出检测结果；

S5：对S4中输出的检测结果，通过带通滤波去除带外噪声；

S6：进行神经网络滤波，去除带内噪声；

S7：进行广义相关；

S8：对S7中广义相关的结果进行时延估计，并通过漏水定位模型进行计算，得到漏水点位置信息，完成漏水定位；

进一步地，所述S7具体为：在权函数选择的过程中，根据信噪比选择性能好的权函数进行时延估计，得到三个传感器的时延后，利用所述漏水定位模型进行计算，得到漏水点位置信息；