基于自适应滤波技术的管道泄漏检测方法.pdf

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1、2009年管道技木5设备2009第1期PipelineTechniqueandEquipmentNo．1基于自适应滤波技术的管道泄漏检测方法付丽，崔厚玺，范晓静(1．中国石油天然气管道工程有限公司，河北廊坊065000；2．中国石油大学(北京)机电工程学院，北京102249)摘要：提出了一种基于小波变换和Kalman滤波相结合的自适应滤波方法，采用递推算法逐步修正滤波过程，即根据采样得到的压力信号实时地对滤波参数进行修正，使自适应滤波器能够有效地跟踪信号的变化，形成自适应降噪过程，通过自动寻优，选择最佳尺度，使之能在背景噪声较强或变化的情况下也能对管道压力信号进行有效的滤波处理，为准确检测管道

2、泄漏和定位提供了良好基础。应用结果证明：该方法大大提高了信号处理的效率，在管道泄漏在线监测应用中效果较好。关键词：管道；泄漏检测；小波变换；Kalman滤波；自适应滤波中图分类号：TE973．6文献标识码：A文章编号：1004—9614(2009)O1—0022—03ResearchonthePipelineLeakageDetectionBasedonAdaptiveFilteringFULi，CUIHou-xi，FANXiao-jing(1．ChinaPetroleumPipelineEngineeringCorporation，Langfang065000，China；2．Faculty

3、ofMechanicalandElectronicEngineering，ChinaUniversityofPetroleum，Beijing102249，China)Abstract：AnadaptivefiltermodelwithacombinationofwavelettransformandKalmanfilteringisproposed．Thismethodcanreviseafilteringprocessonthebasisofreeursionalgorithm．Thatis，itcanrevisefilterparametersinrealtimeaccordingtot

4、hecollectedpressuresignals．Theadaptivefiltercantracethechangeofthesignalsofpipelines，formtheself-adaptationde—noi—singprocess，choosethebestdimensionthroughanautomaticoptimizationandrealizethefilteringofthesignalintheconditionwithloudandchangingnoise，andalsogivesupporttotheleakagedetectionandlocation

5、．Theapplicationdemonstratesthegoodeffectivenessinsignalprocessingandonlineleakagemonitoring．Keywords：pipeline；leakagedetection；wavelettransform；Kalmanfiltering；adaptivefilter0弓I言波变换原理对信号进行降噪处理。但对于噪声不明管道运输在国民经济建设中发挥着越来越重要或变化的情况，往往需要通过多尺度对比分析后才能的作用，但随着管线的增多，管龄的增长，以及不可避得到最佳滤波效果。因此，提出一种采用小波变换和免的老化、腐蚀和其他

6、原因，管道事故频频发生，后果Kalman滤波相结合的自适应滤波方法，通过自动寻优严重。因此，需要及时发现管道泄漏并报告泄漏位寻找最佳尺度，以实现对有强噪声管道泄漏信号进行置。其中，基于负压波的泄漏检测方法只需对管线两有效降噪处理。端的压力信号进行检测，不需要检测管道其他参数信1小波变换基本原理息，具有较高的灵敏度和定位精度。但实际管线中采小波分析能够在时间一频率域联合分析信号的集到的压力信号中混杂有大量的噪声和各种外界因特征，具有对噪声不敏感、能分析信号的任意细节等素造成的干扰，噪声和干扰信号的幅度甚至可以将泄特点，被誉为“数学的显微镜”。漏引发的有用信号淹没。因此，有效的滤波技术是管一个能量

7、有限信号_厂∈L(R)的连续小波变换定道泄漏检测和定位的关键。义为小波变换是一种信号的时间一尺度分析方法，具一+∞——CWT(0，b)=lt)．6(t)dt(1)有多分辨率分析的特点。它在时频两域都具有表征式中：信号局部特性的能力，能有效地区分信号中的突变部．()=l0l『垒1，0，b∈R且口≠0，Ⅱ分和噪声，从而实现信号的消噪。目前，普遍利用小(t)为一个基本小波或母小波(MotherWavel