[发明专利]一种基于LCD的城市管道泄漏分析方法

说明书

本发明公开了一种基于LCD的城市管道泄漏分析方法,包括获取城市管道的次声波原始信号样本数据及对应的时域波形图；利用LCD对获取的次声波原始信号进行自适应分解，获得ISC分量和残余分量；计算各相邻ISC分量之间的互信息熵，并利用各互信息熵确定次声波原始信号的高频部分组合；计算高频部分组合与次声波原始信号的相似系数，并根据相似系数获得有效特征信号及对应的有效时域波形图；利用有效时域波形图确定城市管道是否泄漏，若城市管道泄漏，则根据有效特征信号的平均峰值、均方幅值以及预设的孔径函数分析城市管道泄漏的孔径。本发明能够利用有效时域波形图确定城市管道是否泄漏，并分析城市管道泄漏的孔径，为制定抢修方案提供数据基础。

技术领域

本发明涉及一种基于LCD的城市管道泄漏分析方法，属于压力管道泄漏检测技术领域。

背景技术

城市管道作为一种长距离运输液体和气体资源的工具，在日常生产以及生活中起到至关重要的作用。但随着使用时间的增加，腐蚀、老化以及意外破损的概率逐渐增加，使得城市管道泄漏事故时有发生。城市管道的泄漏不仅影响资源的运输，对经济发展造成巨大损失和资源大量浪费，而且还会对社会公共安全带来巨大威胁。因此，采取合适有效的方法对城市管道进行检测，及时发现和预防泄漏，对保障城市安全和居民生活都有重要意义。

在各种管道检测方法中，次声检测法灵敏度高、误报率低、适应性好、安装和维护方便，具有良好的应用效果。但是管道泄漏次声波信号在传播过程中易受环境、介质等因素干扰，夹带各种噪声，从而影响管道泄漏检测的精确性。因此，如何处理次声波信号并从混杂的信号中提取出管道泄漏的次声波信号成为管道泄漏检测的关键。

针对次声波泄漏信号的处理，国内外学者做了大量的研究，提出了多种处理方法，如小波分析、经验模态分解以及变分模态分解等。但这些方法都存在一定的局限性，如小波变换能够克服傅里叶变换的不足，有效地区分信号中的有效部分和噪声部分，但该方法受到分解层数、小波系数以及阈值等因素的影响；经验模态分解高效、自适应性强，但该方法在处理信号时由于噪声的干扰会导致模态混叠现象，会导致信号失真；变分模态分解可以避免经验模态分解中存在的问题，但其在分解前需要对一些参数进行预设，参数的取值影响变分模态分解的效果。而杨宇等人在《一种新的时频分析方法——局部特征尺度分解》中提出的局部特征尺度分解(local characteristic scale decomposition，LCD)具有自适应性，与经验模态分解相比，迭代次数少，分解速度快，分解出的信号更加真实准确，且端点效应弱于经验模态分解。王蒙在《基于多尺度分解的次声波信号特征的提取》中，提出将局部特征尺度分解算法应用于次声波信号的特征提取当中。但该文在选择局部特征尺度分解后的主要信号分量时，依靠对局部特征尺度分解图观察而进行取舍。通过观察能区分出存在较大差异的高频信号分量和低频信号分量，但存在主观性，容易丢失含有有效信息的低频信号分量。并且泄漏信号越微弱，高频信号分量和低频信号分量的越难以区分。因此，通过观察来选择主要信号分量容易影响管道次声波泄漏信号特征提取的准确性，从而降低管道泄漏检测的准确性。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种基于LCD的城市管道泄漏分析方法，能够利用有效时域波形图确定城市管道是否泄漏，并分析城市管道泄漏的孔径，为制定抢修方案提供数据基础。

为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：

本发明提供一种基于LCD的城市管道泄漏分析方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取城市管道的次声波原始信号样本数据及对应的时域波形图；

利用LCD对获取的次声波原始信号进行自适应分解，获得若干个ISC分量和一个残余分量；

分别计算各相邻ISC分量之间的互信息熵，并利用各互信息熵确定次声波原始信号的高频部分，以获得高频部分组合；