基于自適應(yīng)最優(yōu)核時(shí)頻分析的管道泄漏檢測(cè)應(yīng)用研究.pdf

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1、７７０化工自動(dòng)化及儀表第４２卷基于自適應(yīng)最優(yōu)核時(shí)頻分析的管道泄漏檢測(cè)應(yīng)用研究１，２１１王秀芳汪清李博健（１．東北石油大學(xué)電氣信息工程學(xué)院，黑龍江大慶１６３３１８；２．黑龍江省油田控制與信息工程實(shí)驗(yàn)室，黑龍江大慶１６３３１８）摘要針對(duì)泄漏聲信號(hào)的特征，利用自適應(yīng)最優(yōu)核時(shí)頻分析算法，通過(guò)短時(shí)模糊函數(shù)和隨時(shí)間變化的自適應(yīng)最優(yōu)核，實(shí)現(xiàn)管道內(nèi)聲信號(hào)的時(shí)頻處理和對(duì)管道發(fā)生小泄漏時(shí)的聲信號(hào)進(jìn)行準(zhǔn)確判斷，對(duì)泄漏時(shí)間的判斷精度有很大提高。關(guān)鍵詞管道泄漏檢測(cè)次聲波自適應(yīng)最優(yōu)核時(shí)頻分析中圖分類(lèi)號(hào)ＴＨ７０１文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼Ａ文章編號(hào)

2、１０００-３９３２（２０１５）０７-０７７０-０５隨著管道運(yùn)輸行業(yè)的發(fā)展和管道安全問(wèn)題日號(hào)時(shí)頻分布中的交叉干擾項(xiàng)進(jìn)行了消除，并對(duì)管趨嚴(yán)重，天然氣管道泄漏的檢測(cè)越來(lái)越受到人們道內(nèi)的次聲波信號(hào)實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)處理。的重視。在過(guò)去的幾十年里，人們提出了多種管１自適應(yīng)最優(yōu)核時(shí)頻分析道泄漏檢測(cè)的方法，比如流量平衡法、超聲波檢測(cè)管道泄漏產(chǎn)生的次聲波信號(hào)屬于非平穩(wěn)隨機(jī)［１］［２］法、統(tǒng)計(jì)決策法、光纖傳感器檢測(cè)法及負(fù)壓信號(hào)，而研究非平穩(wěn)信號(hào)的主要工具就是時(shí)頻分［３］波法等。盡管它們對(duì)于泄漏的檢測(cè)有許多可取析理論。在許多時(shí)頻分

3、析理論中，ＷＶＤ分布擁有的地方，但是仍然存在著諸多問(wèn)題，比如不能實(shí)時(shí)時(shí)頻分辨率高、時(shí)間－帶寬積可達(dá)到Ｈｅｉｓｅｎ-ｂｅｒｇ對(duì)長(zhǎng)輸管道進(jìn)行監(jiān)測(cè)、安裝麻煩、費(fèi)用較高、不能不確定性原理給出的下界及具有理想的時(shí)頻聚集［８］檢測(cè)微小泄漏、不能定位及定位不準(zhǔn)確等。性等優(yōu)點(diǎn)，在對(duì)管道泄漏產(chǎn)生的次聲波信號(hào)處管道泄漏過(guò)程伴隨有聲的產(chǎn)生，可采用聲發(fā)理中，具有非常大的優(yōu)勢(shì)。［４，５］［６］［９］射對(duì)其進(jìn)行有效的檢測(cè)。目前，基于聲波定義信號(hào)Ｓ（ｔ）的ＷＶＤ分布為：１＋∞＋∞的天然氣管道泄漏檢測(cè)方法越來(lái)越受到人們的關(guān)－ｊ２π（ｔ

4、ｖ＋τｆ）ＷＶＤ（ｔ，ｆ）＝∫∫ＡＦ（τ，ｖ）ｅｄτｄｖ（１）２π－∞－∞注。相關(guān)研究表明，基于次聲波的管道泄漏檢測(cè)其中，ＡＦ（τ，ｖ）為信號(hào)Ｓ（ｔ）的模糊函數(shù)：方法，不但能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)管道中的微小泄漏，還能１＋∞τ*τｊ２πｖｔ實(shí)時(shí)對(duì)長(zhǎng)輸管道進(jìn)行監(jiān)測(cè)，并且安裝方便、定位精ＡＦ（τ，ｖ）＝∫ｓ（ｔ＋）ｓ（ｔ－）ｅｄｔ（２）２π－∞２２度高，能夠區(qū)分泄漏以及其他的外界干擾等。但但是對(duì)于含有多種分量的信號(hào)，ＷＶＤ存在著是，當(dāng)天然氣管道內(nèi)壓力較低，且泄漏較小時(shí)，很許多交叉項(xiàng)干擾，為了抑制這些交叉干擾項(xiàng)，許多難對(duì)

5、泄漏進(jìn)行判斷并定位。管道泄漏時(shí)產(chǎn)生的次研究者對(duì)ＷＶＤ進(jìn)行了重要的改進(jìn)，而Ｃｏｈｅｎ對(duì)聲波信號(hào)屬于非平穩(wěn)信號(hào)，而Ｗｉｇｎｅｒ-Ｖｉｌｌｅ分布［９］這些改進(jìn)進(jìn)行了統(tǒng)一的定義：（ＷＶＤ）能很好地描述非平穩(wěn)信號(hào)的時(shí)頻分布特１＋∞＋∞－ｊ２π（ｔｖ－τｆ）Ｐ（ｔ，ｆ）＝∫∫ＡＦ（τ，ｖ）φ（τ，ｖ）ｅｄτｄｖ２π－∞－∞性，并且它在故障診斷及短路檢測(cè)等方面有很好（３）的應(yīng)用，ＹａｎｇＨＹ等于２０１１年首次將ＷＶＤ應(yīng)用［７］其中，φ（τ，ｖ）稱(chēng)為核函數(shù)，用于控制ＷＶＤ中在基于聲波的管道泄漏檢測(cè)上。雖然他們利用的交叉

6、項(xiàng)。對(duì)于不同的核函數(shù)，得到的時(shí)頻分布離線的方式證明了ＷＶＤ對(duì)于管道的微小泄漏具有一定的有效性，但是對(duì)于實(shí)時(shí)運(yùn)行的管道泄漏檢測(cè)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)處理不能只借助于離線的方式，收稿日期：２０１５-０５-２６（修改稿）基金項(xiàng)目：黑龍江省教育廳科技項(xiàng)目（１２５４１０６３）；黑龍江省并且ＷＶＤ的交叉干擾項(xiàng)對(duì)信號(hào)有嚴(yán)重的影響。博士后基金資助項(xiàng)目（ＬＢＨ-Ｑ１３０３６）；２０１３年黑龍江省研究筆者利用自適應(yīng)的最優(yōu)核時(shí)頻分布（ＡＯＫ），對(duì)信生創(chuàng)新科研項(xiàng)目第７期王秀芳等．基于自適應(yīng)最優(yōu)核時(shí)頻分析的管道泄漏檢測(cè)應(yīng)用研究７７１特性不一

7、樣。但是一種固定的核函數(shù)僅適用于特為：１＋∞＋∞定類(lèi)型信號(hào)的時(shí)頻分布，能很好地抑制該類(lèi)信號(hào)－ｊ２π（ｔｖ－τｆ）Ｐ（ｔ，ｆ）＝ＡＦ（ｔ；τ，ｖ）φ（ｔ；τ，ｖ）ｅｄτｄｖＡＯＫ∫∫２π－∞－∞的交叉項(xiàng)，增強(qiáng)自項(xiàng)，并得到精確的時(shí)頻分布。但（９）是對(duì)于其他類(lèi)型的信號(hào)，效果卻不盡人意，缺乏對(duì)ＡＯＫ的核函數(shù)能夠隨時(shí)間變化而對(duì)信號(hào)的不同類(lèi)型信號(hào)的自適應(yīng)能力。為了解決這個(gè)問(wèn)局部特征進(jìn)行自適應(yīng)，在刻畫(huà)非平穩(wěn)信號(hào)細(xì)節(jié)方題，一些研究者在前人研究的基礎(chǔ)上，提出了自適面較ＲＧＯＫ有明顯的改進(jìn)，并且對(duì)于多分量信號(hào)應(yīng)的時(shí)頻分布。

8、時(shí)頻分布中的交叉干擾項(xiàng)具有很好的抑制作用?；谛盘?hào)的徑向高斯核時(shí)頻分布（Ｒａｄｉａｌ計(jì)算ＡＯＫ的具體步驟為：ＧａｕｓｓＫｅｒｎｅｌＴｉｍｅＦｒｅｑｕｅｎｃｙＤｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ，ＲＧＯＫ）ａ．在直角坐標(biāo)系中計(jì)算信號(hào)的短時(shí)模糊函在模糊域內(nèi)能有效抽取待分析信號(hào)的自項(xiàng)且能很數(shù)；好地抑制互項(xiàng)，從而能在時(shí)頻域內(nèi)有效地抑制交ｂ．將計(jì)算得到的短時(shí)模糊函數(shù)轉(zhuǎn)換為極坐叉項(xiàng)，突出刻畫(huà)信號(hào)的自項(xiàng)。徑向高斯核時(shí)頻分標(biāo)形式；布是將待求的核函數(shù)定義為沿任意的徑向剖