基于EMD和小波分解的管道泄漏聲發(fā)射源定位

吳旭景, 杜　斌，葉　陳

(1.浙江省特種設(shè)備檢驗研究院， 杭州 310020;2.沈陽特種設(shè)備檢測研究院， 沈陽 110179)

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基于EMD和小波分解的管道泄漏聲發(fā)射源定位

吳旭景1, 杜斌1，葉陳2

(1.浙江省特種設(shè)備檢驗研究院， 杭州 310020;2.沈陽特種設(shè)備檢測研究院， 沈陽 110179)

由于管道泄漏聲發(fā)射檢測信號中含有大量噪聲，因此在一定程度上影響了泄漏源定位的精準度。針對這一問題，首先將管道泄漏聲發(fā)射信號進行經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)，然后對其中高頻分量進行小波分解去噪，保留有用的信號特征，最后對有效分量進行重構(gòu)得到去噪后的管道泄漏聲發(fā)射信號，并通過相關(guān)分析進行定位。結(jié)果表明：相比單一的信號處理方法，采用EMD和小波分解相結(jié)合的方法對聲發(fā)射信號進行去噪重構(gòu)，并進行相關(guān)分析計算,得到的泄漏源定位更精確。

聲發(fā)射檢測； EMD分解； 小波分解； 管道泄漏

由于服役期較長、腐蝕、老化等原因，石油化工、天然氣、醫(yī)藥、食品等行業(yè)中所用的管道不可避免地存在各種缺陷或隱患，若不及時發(fā)現(xiàn)這些缺陷或隱患，將帶來不堪設(shè)想的后果。聲發(fā)射作為一種新興的動態(tài)無損檢測技術(shù)[1-2]，以其動態(tài)性、整體性、實時性、高效性和經(jīng)濟性等特點，在管道檢測中的應(yīng)用日益廣泛[3-6]。然而，管道檢測現(xiàn)場環(huán)境一般都比較復(fù)雜，采集到的信號極易受到噪聲的干擾，且信號及其干擾信號都屬于非穩(wěn)態(tài)信號，因此，如何從信號中剔除干擾噪聲并有效提取管道泄漏聲發(fā)射信號,一直是人們研究的熱點。

經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解(EMD)和小波分解都可以對非平穩(wěn)信號進行分解，被廣泛應(yīng)用于聲發(fā)射信號的去噪處理[7-12]。然而EMD雖然是根據(jù)信號本身的局部特征信息進行自適應(yīng)多分辨率地分解，但其分解出來的IMF(本征模函數(shù))分量中，高頻部分出現(xiàn)噪聲分量，低頻部分出現(xiàn)虛假分量；小波分解雖也可對信號實現(xiàn)多分辨率分析，其算法簡單且計算速度快，但分解尺度一旦選定其分辨率大小也就確定，也就不具備自適應(yīng)的分解特性。因此，單一地使用EMD或小波分解對信號進行去噪,得到的效果并不是很好。

結(jié)合EMD與小波分解各自的優(yōu)缺點，筆者提出了一種EMD與小波分解相結(jié)合的方法,對管道泄漏的聲發(fā)射信號進行去噪，并結(jié)合相關(guān)分析計算,實現(xiàn)對管道泄漏點的定位。

1　管道泄漏聲發(fā)射檢測

1.1管道泄漏聲發(fā)射檢測及定位原理

傳統(tǒng)的定位方法是通過兩個傳感器的距離、信號到達兩個傳感器的時差以及波速來實現(xiàn)定位的。由于該方法事先需要測得聲速，故會產(chǎn)生一定的誤差。筆者采用三個傳感器進行定位的方法來實現(xiàn)無需測聲速的定位[13]，定位原理如圖1所示。

圖1　定位原理圖示意

以傳感器1#為原點建立坐標系，泄漏點和傳感器2#、3#的坐標分別為X1、X2、X3，泄漏點產(chǎn)生的聲發(fā)射信號到達各傳感器的時間分別為T1、T2、T3。設(shè)傳感器1#與2#收到信號的時間差為ΔT1=T2-T1，傳感器1#與3#收到信號的時間差為ΔT2=T3-T1，聲速為v，則可計算得到：

(1)

1.2管道泄漏聲發(fā)射信號

以Q235材料的管道為例,對氣體泄漏聲發(fā)射信號進行取樣采集，采樣頻率為2 500 kHz，采樣點數(shù)為2 048個，傳感器1#、2#、3#采集到的信號波形如圖2所示。

圖2　各傳感器采集到的聲發(fā)射信號波形

2　基于EMD和小波分解相結(jié)合的聲發(fā)射信號處理

首先對管道泄漏聲發(fā)射信號進行EMD分解，將信號分解為多個IMF分量信號，然后對其中高頻分量進行小波分解去噪，剔除其中的高頻噪聲模態(tài)分量，保留有用的信號特征，最后對有效分量重構(gòu)得到去噪后的管道泄漏聲發(fā)射信號，并通過相關(guān)分析進行定位。由于篇幅有限，文中以傳感器1#為例對管道泄漏聲發(fā)射信號進行采集后處理，傳感器2#、3#采集的信號處理方法與1#傳感器相同。

圖3　聲發(fā)射信號經(jīng)EMD分解后的各IMF分量圖

2.1EMD分解

傳感器1#采集到的管道泄漏聲發(fā)射信號經(jīng)EMD分解后得到多個IMF分量和一個殘余分量，由于殘余分量單調(diào)且幅值小，可以忽略。因此，包含管道泄漏聲發(fā)射信號的8個IMF分量如圖3所示，其IMF1～IMF8分量與原信號的互相關(guān)系數(shù)分別為:0.337 0,0.812 9,0.391 6,0.268 0,0.113 9,0.088 3,0.085 7,0.043 3。

圖4　IMF2分量的5層小波分解圖

2.2小波分解及去噪

通過對比分析EMD分解后各IMF分量與原始信號的互相關(guān)系數(shù),可知：IMF2分量系數(shù)最大，說明IMF2分量中不僅包含大量的管道泄漏信息，同時也包含大量噪聲信號，因此需對IMF2分量進行小波分解去噪。筆者采用最常用的小波分解與重構(gòu)的方法去噪，圖4是選擇‘db6’小波基對IMF2分量進行5層小波分解的結(jié)果，從中可以看出，信號的能量主要集中在低頻的小波系數(shù)上，提取尺度4上的低頻系數(shù)和高頻系數(shù)進行重構(gòu)去噪，得到去噪后的IMF2信號如圖5所示。

圖5　去噪后的IMF2分量圖

2.3信號重構(gòu)及相關(guān)分析

從EMD分解圖(圖3)中可知，IMF5及其以后的分量幅值很小，對分析聲發(fā)射信號影響較小，因此提取有效分量時可不考慮，圖6即為有效分量重構(gòu)得到的去噪管道泄漏聲發(fā)射信號波形圖。

圖6　各傳感器去噪后的聲發(fā)射信號波形

文中所采用的相關(guān)分析法是時域中描述信號特性的一種重要方法，通過對兩個傳感器接收到的兩個性狀相近的聲發(fā)射信號的波形進行相關(guān)運算，可以獲得兩個信號之間的時間差[14]。獲得兩傳感器接收信號的時差后，利用式(1)就可確定位于兩傳感器間泄漏點的位置。對比采用的四種不同信號處理方法，所得泄漏點的相關(guān)系數(shù)和定位誤差見表1。

表1　4種不同信號處理方法及泄漏定位誤差

4　結(jié)論

(1) 在管道泄漏聲發(fā)射源定位中,采用三個傳感器進行定位的方法是可行的，此定位法不僅免去了聲速的測得，同時避免了因聲速帶來的誤差。

(2) 通過EMD分解與小波分解相結(jié)合的方法來處理管道泄漏信號，相比單一的信號處理方法，能實現(xiàn)泄漏源更精準的定位。

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The Location of Acoustic Emission Source of Pipeline Leakage Based on EMD and Wavelet Transform

WU Xu-jing1, DU Bin1， YE Chen2

(1. Zhejiang Institute of Special Equipment Inspection & Research, Hangzhou 310020, China;2. Shenyang Institute of Special Equipment Inspection & Research, Shenyang 110179, China)

The enormous noise existing in the pipeline leakage acoustic emission detection would greatly influence the precision of localization of leakage sources. Aiming at this problem, this paper firstly used EMD to decompose the pipeline leakage acoustic emission signal. Then, the high frequency was de-noised by wavelet analysis in order to retain the useful signal. Finally, the useful signal was selected to reconstruct the acoustic emission signal and the leakage sources location was determined by correlation analysis. The experimental results showed that, compared with the single processing method, the location accuracy of the leakage detection was increased by using EMD and wavelet analysis.

Acoustic emission testing； Empirical mode decomposition； Wavelet analysis； Pipeline leakage

2015-01-27

吳旭景(1988-),男,助理工程師,碩士,主要從事特種設(shè)備檢測檢驗等工作。

10.11973/wsjc201510014

TE973; TG115.28

A

1000-6656(2015)10-0060-04