声学所提出基于自适应相位谱的管道泄漏定位新方法 解决多中问题

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自1960年世界上第一台泄漏噪声相关仪问世以来,泄漏噪声检测系统有了很大改进,目前,噪声相关仪已成为管网监测中必备的检测设备。其中基于泄漏噪声信号的相关检漏法在供水管道泄漏检测中应用得最为普遍。为维护管网安全运营,管道泄漏检测与定位新技术、新产品一直是国内外研究者关注的热点。  多数泄漏噪声相关仪研发商认为泄漏噪声信号的感知性能是决定漏点定位精度的关键因素之一。为揭示检测信号的振幅信息对漏点定位的影响规律,中国科学院声学研究所噪声与振动重点实验室研究员高艳以及巴西圣保罗州立大学教授Mike
Brennan等科研人员共同开展了管道泄漏噪声信号振幅失真(削波或量化)对相关检漏法性能影响的理论、数值和实验研究。  相关研究成果近期在线发表于国际期刊Journal
of Sound and
Vibration。  基于埋地供水管线泄漏所激发的管内声压和管壁振动的理论模型,研究人员引入SIGNUM函数对这两类检测信号进行削波/极性化处理,同时有效保留了信号中的过零点信息(图1);结合Van
Vleck早期提出的削波信号理论和随机电报信号理论,建立理论模型并推导出削波信号的互相关函数(CCF)和互谱密度(CPSD)的解析解和近似解;阐明了振幅失真对相关检漏法性能的影响规律。  研究结果表明,当保留噪声信号的过零点信息时,即使发生严重振幅失真,也能得到准确的时延估计,从而实现漏点精准定位。如图2所示,分析PVC管道漏水检测的声压和加速度信号可见,削波对互相关系数影响微乎其微。  该研究成果对泄漏噪声相关仪的研制具有重要指导意义,即自动增益控制电路以及多位AD转换器并非设计关键;当泄漏噪声不小于AD转换器的最小分辨电压时,即可实现准确的时延估计。

在现代城市的建设发展中,供水、供气等管道是保障城市居民生活的关键。然而,由于老化、劣化、自然灾害、人为破坏等原因,地下管网泄漏事故频频发生。提高管道检漏技术水平,是目前世界各地城市面临的严峻挑战。为维护管网的安全运行和信息化管理,及时发现泄漏并准确定位泄漏源迫在眉睫。

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中国科学院声学研究所噪声与振动重点实验室研究员高艳及其团队提出了一种准确定位城市管网泄漏源的新方法。相关研究成果4月27日已在线发表于国际学术期刊Mechanical
Systems and Signal Processing

在城市供水管网中,管道老化、自然灾害和建筑施工破坏等原因频频引发管道泄漏等事故。目前,在埋地供水管道泄漏检测中,基于泄漏声信号的相关检漏法应用最为普遍。相关检漏仪虽然检测速度快、成本低、鲁棒性强,但是受管材限制,塑料管道的最大测距仅为百米;另外针对渗漏检测时,声信号较弱,探测灵敏度和距离都受限制。

目前,城市管网漏水检测与定位工作需要使用声/振动传感器,常见的声学检测仪器包括听音棒、听漏仪和相关仪等。这些仪器都是基于漏水声波在管道中的低频传播特性而设计,首先通过初步判断将泄漏范围定位到管网的特定区域,然后使用相关仪器和方法准确确定泄漏源的位置。

为解决塑料管信号在传播过程中信噪比低、检测距离短等问题,近日,中国科学院声学研究所噪声与振动重点实验室博士生马一凡及其导师高艳、杨军等提出了一种基于自适应相位谱的管道泄漏定位方法,改进了传统自适应时延算法,将时域时延信息变换到频域,提供了新的管道泄漏定位思路。相关研究成果已于2019年1月在线发表于国际学术期刊sensors。

高艳团队在互相关方法中采用了求导过程,提高了时延估计的准确性。这种新的方法被定义为导数互相关方法,即DIF。

输水管道检漏示意图

与传统的基本互相关和预白噪广义互相关等方法相比较,DIF方法的优势在于无需根据漏水噪声和背景噪声的先验信息对声/振动传感器采集的信号进行滤波处理,即直接对采集信号做DIF便可准确获得锐化的相关函数主峰,因此降低了实际漏水检测中对专业人员的经验要求。

研究人员首先利用传统自适应LMS算法,得到两个脉冲响应函数,对其进行频域变换生成新的频响函数,最终从它的相位谱信息中获取时延估计值。

这种新的DIF方法在频域中通过使用新的加权函数,将管道系统的低通滤波特性改变为带通滤波特性。此外,DIF方法可在低频段有效消除管道配件(法兰、三通、阀门等)引起的声波的反射影响。

现场铸铁管道泄漏测试结果表明,改进的算法与传统互相关算法相比,时延估计精确性有了较大提高,有效性及鲁棒性也得到了验证。

实际PVC水管的现场试验结果证明,该方法在城市管网漏水定位应用中优于传统的互相关方法。

自适应相位谱时延估计图

该研究受到国家自然科学基金和中科院“百人计划”的资助。

在实际应用中,基于自适应相位谱算法与互相关算法相比,无需预先知道泄漏信号以及噪声的功率谱,且在硬件上实时性好,更易于实现。基于自适应相位谱算法的水管检漏产品若能成功研制,有望取代目前市面上的相关检漏产品。

论文信息:GAO Yan, LIU Yuyou, MA Yifan, CHENG Xiaobin, YANG Jun.
Application of the Differentiation Process into the Correlation-Based
Leak Detection in Urban Pipeline Networks. Mechanical Systems and Signal
Processing
(Volume 112, November 2018, Pages 251–264). DOI:
10.1016/j.ymssp.2018.04.036.

该研究得到国家自然科学基金资助。

论文链接

论文信息:MA Yifan, GAO Yan, Michael J. Brennan, Fabricio C.L. Almeida,
YANG Jun. Adaptive phase transform method for pipeline leakage
detection. Sensors 2019, 19, 310. DOI: 10.3390/s19020310.

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图/Pixabay

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对无滤波的水泄漏信号进行互相关的对比结果

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