基于非負矩陣分解的管道泄漏信號處理方法探究

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1、ＩＮＵＮＩＴＩＡＮＪＩＶＥＲＳＴＹ中國第－腿代大學ＦＯＵＮＤＥＤＩＮ１８９５學科專業(yè)：儀器科學與技術作者姓名：肖楠指導教師：李健教授天津大學研究生院２０１６年１２月摘要管道泄漏檢測技術是確保管道運輸安全的重要環(huán)節(jié)，提高泄漏定位的精度能夠減少現(xiàn)場維護人員的工作量?；谪搲翰ǖ墓艿佬孤z測系統(tǒng)因其成本低廉、維護簡便等優(yōu)勢，廣泛應用于國內外的管道泄漏檢測中。然而，由于管道壓力信號無規(guī)律性、噪聲污染嚴重等特點，負壓波管道泄漏檢測法存在嚴重的誤報、漏報問題，檢測效率和定位精度較低。為解決這一問題，本文針對管道壓力信號的特點，提出基于非負矩陣分解的降噪算法，在此

2、基礎上對泄漏的檢測與定位方法進行研究。本文的主要研究內容包括：首先，介紹了國內外進行管道泄漏檢測的一些方法，并對負壓波法管道泄漏檢測的基本原理及研究熱點進行詳細探討。重點分析了噪聲對負壓波檢測法的檢測與定位精度的影響，提出負壓波檢測的降噪要求，并分析目前國內外學者對降噪算法的研究。其次，探討了非平穩(wěn)信號的降噪處理方法。針對傳統(tǒng)降噪算法不適用于負壓波信號的問題，提出了基于非負矩陣分解的降噪算法。介紹非負矩陣分解的基本算法、迭代公式，并根據(jù)傳統(tǒng)非負矩陣分解對復雜數(shù)據(jù)處理效果差的缺點，提出將奇異值分解與非負矩陣分解相結合，以提高非負矩陣分解迭代速度的SVD-NMF算法。通過仿真實驗證明SVD-

3、NMF算法能夠有效地對非平穩(wěn)信號進行降噪。再次，針對傳統(tǒng)互相關的時延計算方法效果不理想的問題，提出一種基于加權殘差的互相關時延估計方法。該方法將降噪后的信號進行處理，每一時刻的幅值都與之前所有時刻的壓力值相關，處理后的信號稀疏度更高，再進行互相關計算能夠得到更準確的時延估計。通過仿真實驗證明采用加權殘差計算能夠提高時延估計的精度。最后，在實驗室搭建了液體管道實驗平臺，采集正常運行、大泄漏、小泄漏、工況操作四種不同情況下的壓力信號分別進行分析，驗證算法可行性。結果證明，本文提出的管道泄漏檢測與定位算法能夠進行較為準確的定位，同時能夠區(qū)分真實泄漏與工況操作，減少誤報、漏報的發(fā)生。關鍵詞：管道

4、泄漏檢測，負壓波，非負矩陣分解，互相關，時延估計IABSTRACTPipelineleakdetectiontechnologyisanimportantsectorofpipelinetransport.Improvetheaccuracyofleakpositioningcanreducetheworkloadoftheon-sitemaintenanceworkers.Pipelineleakdetectionsystembasedonnegativepressurewaveiswidelyusedinpipelineleakdetectionbecauseofitslowcost

5、,convenientmaintenanceandotheradvantages.However,negativepressurewavemethodhasprobleminhighfalsealarmrateduetotheirregularityandlowsignal-to-noiseratioofpipelinepressuresignal,andresultsinlowdetectionefficiencyandprecision.Tosolvethisproblem,thedenoisingalgorithmbasedonnonnegativematrixdecomposit

6、ionisproposed.Basedonthat,leakdetectionandlocationmethodisstudied.Thispaperwillfocusonthefollowingworks:Firstly,somepipelineleakdetectionmethodwerementioned,andtheprincipleofnegativepressurewavemethodofpipelineleakdetectionsystemandrelativeresearchfocuswereintroduced.Theimpactofnoiseonnegativepre

7、ssurewavemethodwasanalyzed.Thenoisereductionrequirementofnegativepressurewavedetectionwasputforward,andscholars’researchonthedenoisingalgorithmwaspresented.Secondly,thenon-stationarysignaldenoisingmethodwasdiscussed.Du