[发明专利]一种基于改进VMD的管道多点泄漏定位方法

说明书

本发明涉及一种基于改进VMD的管道多点泄漏定位方法，包括：采集管道原始泄漏信号；对所述原始泄漏信号进行总体局域均值分解，得到若干PF分量；计算各PF分量的相关系数，根据所述相关系数筛选出所需PF分量，并根据筛选出来的PF分量进行信号重构，确定变分模态分解的k值；对重构信号进行变分模态分解，得到若干IMF分量，计算各IMF分量的多尺度熵值，并根据各IMF分量的多尺度熵值筛选IMF分量；对筛选出来的IMF分量进行信号重构，通过对盲源分离后的各泄漏信号进行互相关定位计算完成管道泄漏定位。本发明能够对管道泄漏信号进行有效提取，消除了原始泄漏信号中的低相关成分和噪声的影响，使得最终定位的结果更精确。

技术领域

本发明涉及一种管道泄漏定位方法，尤其涉及一种基于改进VMD的管道多点泄漏定位方法。

背景技术

城市管道已成为现代城市发展不可或缺的工具，随着其规模的不断扩大，由于设备自然老化、气候环境以及人为破坏等影响，管道故障事件呈上升趋势，尤其是燃气管道一旦泄漏，很容易引起火灾、爆炸、中毒、环境污染等恶性事故。因此如何有效识别管道初期的微小泄漏，准确找到泄漏点位置，具有良好的经济价值和社会意义。

近年来，随着计算机技术的发展，管道泄漏检测技术正向软硬件结合的方向发展，各种新的管道泄漏检测方法仍是各国的前沿研究方向，而非平稳信号的分析和研究一直是研究的热点，如小波分解、经验模态分解(EMD)、局域均值分解(LMD)等，但它们也都有各自的不足。比如，小波分解不能进行自适应选择，EMD、LMD是自适应的时频分析方法，但却都存在模态混叠、过包络和欠包络等问题。变分模态分解(Variational Mode Decomposition，VMD)是Dragomiretskiy等人于2014年提出的一种新型自适应故障诊断方法。与EMD、LMD方法相比，VMD方法具有理论基础牢固、收敛速度快、分解结果的特征明显等优点。VMD作为一种分解算法，与EMD、LMD方法相似，可以将故障信号根据高低频分解为若干本征模态函数(Intrinsic Mode Functions，IMF)。但是VMD在分解前，需要确定分解层数k。分解层数如果过多，分解后的分量会出现断层现象，分解层数过少的话分解后的分量的泄漏信息变少，影响定位结果。但目前有关VMD相关研究中，如：《基于VMD分量相对熵分析的管道泄漏定位方法》，其分解层数K的确定多凭人为经验确定，可能导致分解不准确、定位误差过大等问题。所以在使用VMD方法前，需要对信号进行一定的降噪处理，来选取最优的参数K。

本发明正是在这种背景下产生，在对原始泄漏信号进行变分模态分解(VMD)之前通过分析总体局域均值分解(ELMD)的结果来优化选取VMD分解的个数，确定最优参数，分解过程中添加白噪声减少了重构误差，将相关系数较高的分量保留，提高了分解效率，通过基于独立分量分析的盲源分离方法进行信号估计并与原始泄漏信号进行互相关计算，最终完成管道多点泄漏的精确定位。

发明内容

本发明的目的在于克服现有管道多点泄漏定位方法中信号特征提取困难、定位不准确等问题，提供了一种基于改进VMD的管道多点泄漏定位方法，通过计算ELMD分解结果各分量的相关系数，分析选取VMD方法中的分解层数，更为有效地提取泄漏信号，提高泄漏定位的准确性，增强方法的实用性和可靠性。

本发明所采取的技术方案为：一种基于改进VMD的管道泄漏定位方法，该方法的步骤如下，

S1：在被测管道上设置声发射传感器，采集管道原始泄漏信号；

S2:对原始泄漏信号进行总体局域均值分解(ELMD)，得到一系列乘积函数(PF分量)；

S3：计算各PF分量的相关系数，筛选出有效且包含原信号信息较多的PF分量，并根据筛选出来的PF分量进行信号重构，并根据PF分量的相关系数计算分析，确定VMD分解的最优k值；

S4：对重构信号进行变分模态分解(VMD)，得到一系列IMF分量，通过计算各IMF分量的多尺度熵(MSE)，筛选IMF分量；