基于EMD和小波變換的熱網管道泄漏檢測與定位方法

李 宏 申瑞琦

(東北石油大學電氣信息工程學院，黑龍江 大慶 163318)

管道泄漏檢測技術是保障管道安全生產的重要手段。進入21世紀以來，管道運輸和管道安全已經成為社會和經濟的發展命脈。因此也對管道泄漏檢測提出了提高定位精度、檢測小泄漏信號及降低誤報警率等新的更高的要求，也出現了多種檢測方法[1,2]。

聲波檢測法[3]與傳統的負壓波法、質量/體積平衡法及瞬態模型法等相比具有靈敏度高、定位精度高、誤報率低、維護費用低及適應性強等優點。供熱管道發生泄漏時，管內熱水與管壁進行大幅摩擦從而使管壁發生振動，這就為聲波檢測法提供了應用環境[4]。

1 次聲波檢測與泄漏點定位原理①

次聲波又稱亞聲波，具有能量大、不易損失及易于接收等優點，傳播距離也比一般的聲波、光波和無線電波遠。當管道發生泄漏時，管內流體在壓力作用下噴射而出，并與彈性體管壁摩擦進而產生振動[5]。這種振動作用包括3種振動作用，即橫、縱和環振動，繼而產生3種振動波——橫波、縱波和表面波。

當管道發生泄漏時會產生次聲波信號，由于質點振動方向不同，產生的次聲波信號也不同。橫波質點的振動方向垂直于其傳播方向；縱波質點的振動方向平行于傳播方向；表面波存在于固體的自由界面上。依據Fluggle原理[6]、無限長圓環薄壁管道橫振、縱振和圓環振動的頻率傳播方程可得到橫波、縱波和表面波的傳播速度：

式中V——振動方向波速，m/s；

VL——縱波波速，m/s；

VS——表面波波速，m/s；

VT——橫波波速，m/s；

ρ——管道材料密度，g/cm3。

由以上各式可知，橫波一般比縱波傳播速度慢，而表面波與橫、縱波不同，它是一種橢圓偏振，是由相位相差為90°的橫向振動與縱向振動合成的。管壁的橫、縱向振動頻率較低，并且在傳播過程中衰減較大。同時，波動在介質中傳播時表面波的能量占全部能量的70%左右，而且衰減最慢。因此在管道泄漏檢測中實際測量到的是表面波。

在管道兩端安裝次聲波傳感器，若管道發生泄漏即可檢測到泄漏產生的次聲波，并及時將異常數據通過GPS傳給監控主機，監控主機對信號進行降噪處理，然后進行相關性和神經網絡模型分析，以確定是否為誤報信號，若管道兩端傳來的信號相關，則報警并利用經驗模態分解法對信號進行分析進而精確確定信號突變拐點位置，最后根據管道兩端接收到泄漏信號的時間差和波信號的傳遞速度精確定位泄漏點[7]，其原理如圖1所示。

圖1 基于聲波的管道泄漏定點原理

泄漏點定位公式為：

(1)

式中L——兩個傳感器之間的距離，m；

v——聲波傳播的速度，m/s；

X——泄漏點距參考傳感器A的距離，m；

Δt——GPS時間差，s。

由式(1)可以看出，泄漏點的定位與聲波傳播速度v和泄漏信號到達傳感器的時間差Δt密切相關。

在實驗室模擬運行管道泄漏時，如果有兩個客戶端系統(01號站和02號站)檢測到泄漏值，將兩個客戶端檢測到的泄漏時間分別記錄下來，通過計算即可得到兩個站點檢測到泄漏的時間差。結合兩個站點之間的距離和聲波在熱網中的傳播速度(設置為340m/s)，將各數據代入式(1)得到泄漏點到01號站、02號站的距離。

2 基于小波分析的信號分析方法

小波變換具有低熵、多分辨率、去相關及選基靈活等多種優良特性，彌補了傳統去噪方法使信號變換后的熵增高、無法刻畫信號的非平穩特性及無法得到信號的相關性等問題，所以小波變換被廣泛地應用于解決各種信號的去噪問題[8]。

MATLAB軟件中提供了小波分析工具箱，使得信號的小波分解變得更加簡單易行。小波分析工具箱中提供了多種常用小波[9]，針對熱網所采集的信號特征，選用了dmey小波進行信號的分解處理，選用五層分解。

經過小波分解后得到有明顯泄漏的重構信號，原信號及其小波分解結果分別如圖2、3所示。

圖2 原始信號

圖3 小波重構信號

3 基于EMD分解的信號分析方法

EMD(經驗模態分解)是一種經驗篩選法，是將現有信號分解為若干固有模態信號的方法，可將其看作是一組動態的濾波器簇[10]。該方法假設原始信號至少含有兩個極值點，一個極大值點和一個極小值點；其特性時間失獨時連續極點間的時間范圍是確定的。假設任意一個信號都是由若干個滿足以下條件的固有模態信號組成的：

a. 數據中零點數與極點數相等或至多相差1；

b. 數據信號關于時間軸局部對稱，即數據中任意一點由局部極大值點確定的包絡線和由局部極小值點確定的包絡線的均值為0。

EMD方法利用極值點定義上下包絡線，實驗數據經過分解后同樣得到若干IMF函數和殘余分量函數，原信號和經驗模態分解部分結果如圖4所示。

圖4 EMD分解信號

由圖4可以看出，經過EMD分解后，本征模態函數IMF4和IMF5均可看到較為明顯的泄漏信號，顯示如圖5、6所示。

圖5 IMF4

圖6 IMF5

由于殘余分量幅值較小，對于管道泄漏信號分析作用不大，因此在進行信號分析時可將其忽略不計。

4 結束語

EMD變換不同于傳統的利用多諧波分量表示非線性非平穩信號的方法，也不同于小波變換中尺度頻率的定義方法。經分析在實驗中可以看出EMD方法對信號的分解能力很強，原始信號經EMD分解后其泄漏部分更加明顯，這對判斷管道是否泄漏和確定泄漏點的位置都具有十分重要的意義。聯系實驗數據及其結果，與小波變換方法相比，經驗模態分解方法在處理聲波信號方面的優點如下：

a. 在自適應性方面，EMD方法是依據原始信號自身的局部性質特征進行信號分解，具有較強的自適應性，分解后得到的各個IMF分量也都包含原始信號的局部信息，具有實際的物理意義；而小波變換是利用各種小波基函數進行信號分解，目的是將信號分解為不同頻率的波形疊加和，自適應性差。

b. 在分析信號類型方面，EMD方法更適合用于分析非線性、非平穩的信號序列，它能對非平穩數據進行平穩化處理，有較高的信噪比；而小波變換更適用于平穩信號的處理。在實際應用中，所采集的管道聲波數據顯然是非線性非平穩的信號，因而更適合采用經驗模態分解方法。

c. 在分辨率分析方面，EMD方法將聲波信號自適應地分解為包含不同特征時間尺度的IMF分量之和，進而將原始信號的特征信息在不同的分辨率下清晰地表現出來，而且分辨率的大小也明顯地具有自適應性，即EMD方法可實現自適應多分辨率分析；而對于小波變換來說，一旦小波基選定，分辨率就確定了，其只能實現恒定的多分辨率分析。