基于非负矩阵分解的管道泄漏信号处理方法探究

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1、ＩＮＵＮＩＴＩＡＮＪＩＶＥＲＳＴＹ中国第－腿代大学ＦＯＵＮＤＥＤＩＮ１８９５学科专业：仪器科学与技术作者姓名：肖楠指导教师：李健教授天津大学研究生院２０１６年１２月摘要管道泄漏检测技术是确保管道运输安全的重要环节，提高泄漏定位的精度能够减少现场维护人员的工作量。基于负压波的管道泄漏检测系统因其成本低廉、维护简便等优势，广泛应用于国内外的管道泄漏检测中。然而，由于管道压力信号无规律性、噪声污染严重等特点，负压波管道泄漏检测法存在严重的误报、漏报问题，检测效率和定位精度较低。为解决这一问题，本文针对管道压力信号的特点，提出基于非负矩阵分解的降噪算法，在此

2、基础上对泄漏的检测与定位方法进行研究。本文的主要研究内容包括：首先，介绍了国内外进行管道泄漏检测的一些方法，并对负压波法管道泄漏检测的基本原理及研究热点进行详细探讨。重点分析了噪声对负压波检测法的检测与定位精度的影响，提出负压波检测的降噪要求，并分析目前国内外学者对降噪算法的研究。其次，探讨了非平稳信号的降噪处理方法。针对传统降噪算法不适用于负压波信号的问题，提出了基于非负矩阵分解的降噪算法。介绍非负矩阵分解的基本算法、迭代公式，并根据传统非负矩阵分解对复杂数据处理效果差的缺点，提出将奇异值分解与非负矩阵分解相结合，以提高非负矩阵分解迭代速度的SVD-NMF算法。通过仿真实验证明SVD-

3、NMF算法能够有效地对非平稳信号进行降噪。再次，针对传统互相关的时延计算方法效果不理想的问题，提出一种基于加权残差的互相关时延估计方法。该方法将降噪后的信号进行处理，每一时刻的幅值都与之前所有时刻的压力值相关，处理后的信号稀疏度更高，再进行互相关计算能够得到更准确的时延估计。通过仿真实验证明采用加权残差计算能够提高时延估计的精度。最后，在实验室搭建了液体管道实验平台，采集正常运行、大泄漏、小泄漏、工况操作四种不同情况下的压力信号分别进行分析，验证算法可行性。结果证明，本文提出的管道泄漏检测与定位算法能够进行较为准确的定位，同时能够区分真实泄漏与工况操作，减少误报、漏报的发生。关键词：管道

4、泄漏检测，负压波，非负矩阵分解，互相关，时延估计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