基于 BP 神经网络的管道泄漏声信号识别方法研究.pdf

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1、第３７卷第１１期仪器仪表学报Ｖｏｌ３７Ｎｏ１１２０１６年１１月ＣｈｉｎｅｓｅＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｃｉｅｎｔｉｆｉｃＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔＮｏｖ．２０１６基于ＢＰ神经网络的管道泄漏声信号识别方法研究焦敬品，李勇强，吴斌，何存富（北京工业大学机械工程与应用电子技术学院北京１００１２４）摘要：针对城市供水管网泄漏检测需求，进行了泄漏声信号识别方法研究。分析了泄漏信号的时域、频域及波形特点，提取出可用于泄漏信号表征的２０种特征参数；基于提取的泄漏声信号特征参数，构建了泄漏声信号ＢＰ神经网络识别系统；研究了神经网络结构（隐含节点数、传递函数、学习率）及输入参数的数量和种类对

2、泄漏信号识别效果的影响，并优化出最佳的神经网络结构及输入参数。在以上研究基础上，利用优化后的神经网络对实验室及现场管道泄漏信号进行了交叉训练和识别，结果表明，提出的基于泄漏特征参数的神经网络系统具有较高的可靠性和普适性，可以很好地实现不同场景下泄漏信号的交叉识别，整体识别率达９２．５％，为解决不同工况下泄漏信号识别做了有益的探索。关键词：管道泄漏；声发射；特征提取；ＢＰ神经网络；信号识别＋中图分类号：ＴＢ５２９ＴＨ８２５文献标识码：Ａ国家标准学科分类代码：４６０．４０Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｎａｃｏｕｓｔｉｃｓｉｇｎａｌｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｐｉｐｅｌｉｎ

3、ｅｌｅａｋａｇｅｗｉｔｈＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋＪｉａｏＪｉｎｇｐｉｎ，ＬｉＹｏｎｇｑｉａｎｇ，ＷｕＢｉｎ，ＨｅＣｕｎｆｕ（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇａｎｄＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＢｅｉｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ１００１２４，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｖｉｅｗｏｆｔｈｅｕｒｂａｎｗａｔｅｒｓｕｐｐｌｙｐｉｐｅｌｉｎｅｌｅａｋｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｔｈｅｍｅｔｈｏｄｏｆｌｅａｋａｃｏｕｓｔｉｃｓｉｇｎａｌｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｓｓｔｕｄｉｅ

4、ｄ．Ｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓｏｆｔｉｍｅ－ｄｏｍａｉｎ，ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ－ｄｏｍａｉｎａｎｄｗａｖｅｆｏｒｍｏｆｔｈｅｌｅａｋａｇｅｓｉｇｎａｌｓａｒｅａｎａｌｙｚｅｄ，２０ｆｅａｔｕｒｅｓｗｈｉｃｈｃａｎｂｅｕｓｅｄｔｏｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｔｈｅｌｅａｋａｇｅｓｉｇｎａｌａｒｅｅｘｔｒａｃｔｅｄ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｓ，ｔｈｅＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｆｏｒｌｅａｋａｇｅａｃｏｕｓｔｉｃｓｉｇｎａｌｉｓｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ．Ｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｓｏｆｔｈｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｔｒｕｃｔｕｒｅ

5、（ｔｈｅｎｕｍｂｅｒｏｆｈｉｄｄｅｎｎｏｄｅｓ，ｔｒａｎｓｆｅｒｆｕｎｃｔｉｏｎ，ｌｅａｒｎｉｎｇｒａｔｅ）ａｎｄｔｈｅｎｕｍｂｅｒａｎｄｔｙｐｅｏｆｔｈｅｉｎｐｕｔｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｎｔｈｅｌｅａｋａｇｅｓｉｇｎａｌｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅａｒｅｓｔｕｄｉｅｄ，ｔｈｅｂｅｓｔｓｔｒｕｃｔｕｒｅａｎｄｉｎｐｕｔｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｆｔｈｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋａｒｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄ．Ｂａｓｅｄｏｎｔｈｅａｂｏｖｅｒｅｓｅａｒｃｈ，ｔｈｅｏｐｔｉｍｉｚｅｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｗａｓｕｓｅｄｔｏｃｒｏｓｓ－ｔｒａｉｎａｎｄｉｄｅｎｔｉ

6、ｆｙｔｈｅｌｅａｋｓｉｇｎａｌｏｆｔｈｅｌａｂｏｒａｔｏｒｙａｎｄｗａｔｅｒｓｕｐｐｌｙｐｉｐｅｌｉｎｅｓ．Ｔｈｅｏｖｅｒａｌｌｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｒａｔｅｒｅａｃｈｅｓ９２．５％．Ｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｓｈｏｗｔｈａｔｔｈｅｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｓｙｓｔｅｍｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｌｅａｋａｇｅｆｅａｔｕｒｅｓｈａｓｈｉｇｈｒｅｌｉａｂｉｌｉｔｙａｎｄｕｎｉｖｅｒｓａｌｉｔｙ，ｗｈｉｃｈｃａｎｂｅｗｅｌｌｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｔｈｅｌｅａｋａｇｅｓｉｇｎａｌｓｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｓｃｅｎａｒｉｏｓ．Ｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｗｏｒｋｈａｓｄｏｎｅａｕｓｅｆｕｌｅ

7、ｘｐｌｏｒａｔｉｏｎｔｏｓｏｌｖｅｔｈｅｌｅａｋａｇｅｓｉｇｎａｌｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎｕｎｄｅｒｄｉｆｆｅｒｅｎｔｗｏｒｋｉｎｇｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｐｉｐｅｌｉｎｅｌｅａｋａｇｅ；ａｃｏｕｓｔｉｃｅｍｉｓｓｉｏｎ；ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ＢＰｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ；ｓｉｇｎａｌｉｄｅｎｔｉｆｉｃａｔｉｏｎ现对管道泄漏点的精确定位，对于维护管网的安全运行、１引言避免资源的浪费，有着重要的理论意义和应用价值。针对城市管网安全运行需要，国内外学者开展了城市供水管网是现代社会的重要基础设施。受环境管道泄漏检测方法相