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基于四阶累积量的管道泄漏振动 信号自适应时延估计方法

阅读：1042发布：2020-05-22

专利汇可以提供基于四阶累积量的管道泄漏振动信号自适应时延估计方法专利检索，专利查询，专利分析的服务。并且本发明涉及一种基于四阶累积量的管道泄漏振动信号自适应时延估计方法，属于流体管道泄漏监测技术领域。该方法包括以下步骤：S1：采集流体管道泄漏振动信号；S2：对管道泄漏振动信号进行四阶累积量运算；S3：进行递归最小二乘法(RLS)自适应滤波；S4：得到时延估计结果。本发明首先将传感器拾取的泄漏振动信号进行自、互四阶累积运算得到一维切片，这两个一维切片可以作为两个新的时域信号，采用RLS自适应滤波算法滤除相关噪声，从而抑制相关噪声，提高了信噪比，减少时延估计误差。通过该技术，可有效抑制流体管道泄漏振动信号因频散、多模态特性产生的相关高斯噪声，提高泄漏振动信号的信噪比，从而减少时延估计误差，最终可以有效减少泄漏定位误差。，下面是基于四阶累积量的管道泄漏振动信号自适应时延估计方法专利的具体信息内容。

权利要求

1.基于四阶累积量的管道泄漏振动信号自适应时延估计方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S1：采集流体管道泄漏振动信号；
S2：进行四阶累积量运算；
S3：进行RLS自适应滤波；
S4：得到时延估计结果。
2.根据权利要求1所述的基于四阶累积量的管道泄漏振动信号自适应时延估计方法，其特征在于：所述步骤S1具体为：
流体管道泄漏产生振动信号，被管道两端的加速度传感器拾取得到两路信号x1(t)、x2(t)，由于泄漏振动信号的多模态和频散特性导致相关噪声的存在，对于含有相关噪声的两路泄漏振动信号表示为：
x1(t)＝s(t)+n1(t)
x2(t)＝αs(t-D)+n2(t) (1)
其中s(t)为泄漏源信号，n1(t)和n2(t)为相关的零均值高斯白噪声，D为时间延迟，α为衰减因子。
3.根据权利要求2所述的基于四阶累积量的管道泄漏振动信号自适应时延估计方法，其特征在于：所述步骤S2具体为：
对于含有相关噪声的两路泄漏振动信号x1(t)、x2(t)进行四阶累积量运算，自四阶累积量与互四阶累积量计算式为：
其中，τ为信号延迟时间，α为衰减因子；由于Cssss(τ，0，0)中只含有延迟时间τ一个参量信息，所以为自、互四阶累积量的一维切片，二者视为两
个新的时域信号，此时已不含有相关噪声，提高信噪比，且仍然保持x1(t)和x2(t)之间的时间差τ。
4.根据权利要求3所述的基于四阶累积量的管道泄漏振动信号自适应时延估计方法，其特征在于：所述步骤S3具体为：
(1)将x1(t)自四阶累积量运算结果作为RLS自适应滤波器的输入变量，
按照算法1运算得到y1(n)；
(2)执行式(3)，得到误差函数E(n)；
(3)对E(n)进行递归最小二乘运算，执行算法1得到滤波器权系数曲线和误差曲线；
RLS自适应滤波步骤为算法1的伪代码；初始化权系数与相关矩阵，并设置滤波器阶数等参数，再进行多次迭代运算得到误差曲线及权系数曲线；其中，N为待滤波信号长度；
5.根据权利要求4所述的基于四阶累积量的管道泄漏振动信号自适应时延估计方法，其特征在于：所述步骤S4具体为：
根据RLS自适应滤波器权系数曲线峰值偏移得到估计结果计算方法如式(4)(5)，其中fs为采样频率；
L＝arg{max[w(n)]} (4)
式(4)中，arg[·]表示取函数的自变量，max[·]表示取函数的最大值；arg{max[w(n)]}表示当滤波器权系数函数w(n)为最大值时，取其对应的横坐标L，然后执行式(5)，得到时延估计结果。

说明书全文

基于四阶累积量的管道泄漏振动 信号自适应时延估计方法

技术领域

[0001] 本发明属于流体管道泄漏监测技术领域，涉及基于四阶累积量的管道泄漏振动信号自适应时延估计方法。

背景技术

[0002] 管道作为一种高效便捷的流体输送方式，已在天然气、石油、供水等流体输运中被广泛采用。因管道老化、腐蚀、人为破坏等，管道泄漏时有发生，造成巨大损失，因此研究流体管道泄漏定位方法具有重要的社会效益和经济价值。其中，基于时延估计的流体管道泄漏振动定位方法具有检测响应时间快、泄漏定位误差小的优点得到了广泛的应用。中国专利(CN108332063A)公开了一种基于互相关时延估计的管道泄漏定位方法，直接对传感器检测的时域信号进行傅里叶变换，通过在频域上对互谱密度函数加权后作傅里叶逆变换求取互相关结果。该方法通过对互谱密度函数加权，以减弱管道中声波反射和低频背景噪声干扰，提高了信噪比，减少了泄漏定位误差。但是，由于流体管道泄漏振动信号具有多模态、频散特性导致泄漏检测系统获取的数据含有大量的相关噪声，同时由于工况干扰的存在导致泄漏振动信号信噪比降低，导致基于互相关时延估计的流体管道泄漏振动定位误差较大。于是，封皓等提出了基于三阶累积量结合自适应滤波的时延估计算法(封皓,靳世久,曾周末,安阳,张溪默.基于三阶累积量及自适应滤波时延估计的管道定位方法[J].振动与冲击,2011,30(09):207-210.)。该方法采用三阶自、互累积量估计，抑制相关高斯噪声，然后经过自适应滤波算法进行迭代计算时延，但是这种方法信噪比较低时估计误差较大，甚至丢失估计参数。

发明内容

[0003] 有鉴于此，本发明的目的在于提供了一种基于四阶累积量的管道泄漏振动信号自适应时延估计方法。

[0004] 为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

[0005] 基于四阶累积量的管道泄漏振动信号自适应时延估计方法，该方法包括以下步骤：

[0006] S1：采集流体管道泄漏振动信号；

[0007] S2：进行四阶累积量运算；

[0008] S3：进行RLS自适应滤波；

[0009] S4：得到时延估计结果。

[0010] 可选的，所述步骤S1具体为：

[0011] 流体管道泄漏产生振动信号，被管道两端的加速度传感器拾取得到两路信号x1(t)、x2(t)，由于泄漏振动信号的多模态和频散特性导致相关噪声的存在，对于含有相关噪声的两路泄漏振动信号表示为：

[0012] x1(t)＝s(t)+n1(t)

[0013] x2(t)＝αs(t-D)+n2(t) (1)

[0014] 其中s(t)为泄漏源信号，n1(t)和n2(t)为相关的零均值高斯白噪声，D为时间延迟，α为衰减因子。

[0015] 可选的，所述步骤S2具体为：

[0016] 对于含有相关噪声的两路泄漏振动信号x1(t)、x2(t)进行四阶累积量运算，自四阶累积量与互四阶累积量计算式为：

[0017]

[0018]

[0019] 其中，τ为信号延迟时间，α为衰减因子；由于Cssss(τ，0，0)中只含有延迟时间τ一个参量信息，所以为自、互四阶累积量的一维切片，二者视为两个新的时域信号，此时已不含有相关噪声，提高信噪比，且仍然保持x1(t)和x2(t)之间的时间差τ。

[0020] 可选的，所述步骤S3具体为：

[0021] (1)将x1(t)自四阶累积量运算结果作为RLS自适应滤波器的输入变量，按照算法1运算得到y1(n)；

[0022] (2)执行式(3)，得到误差函数E(n)；

[0023]

[0024] (3)对E(n)进行递归最小二乘运算，执行算法1得到RLS自适应滤波器权系数曲线和误差曲线；

[0025] RLS自适应滤波步骤为算法1的伪代码；初始化权系数与相关矩阵，并设置RLS自适应滤波器阶数等参数，再进行多次迭代运算得到误差曲线及权系数曲线；其中，N为待滤波信号长度；

[0026]

[0027]

[0028] 可选的，所述步骤S4具体为：

[0029] 根据RLS自适应滤波器权系数曲线峰值偏移得到时延估计结果计算方法如式(4)(5)，其中fs为采样频率；

[0030] L＝arg{max[w(n)]} (4)

[0031]

[0032] 式(4)中，arg[·]表示取函数的自变量，max[·]表示取函数的最大值；arg{max[w(n)]}表示当滤波器权系数函数w(n)为最大值时，取其对应的横坐标L，然后执行式(5)，得到时延估计结果。

[0033] 本发明的有益效果在于：本发明利用四阶累积量抑制高斯相关噪声的原理，首先将传感器拾取的泄漏振动信号进行自、互四阶累积运算得到一维切片，这两个一维切片可以作为两个新的时域信号，采用RLS自适应滤波器滤除相关噪声，从而抑制相关噪声，提高了信噪比，减少时延估计误差。通过该技术，可有效抑制流体管道泄漏振动信号因频散、多模态特性产生的相关高斯噪声，提高泄漏振动信号的信噪比，从而减少时延估计误差，最终可以有效减少泄漏定位误差。

[0034] 本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。附图说明

[0035] 为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：

[0036] 图1为基于四阶累积量的管道泄漏振动信号自适应时延估计方法原理图。

具体实施方式

[0037] 以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。

[0038] 其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。

[0039] 本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。

[0040] 一种基于四阶累积量(Fourth-order cumulant，FOC)和递归最小二乘法(Recursive least square，RLS)结合的时延估计方法，如图1，即为算法原理图。通过自、互四阶累积量运算能够有效抑制相关高斯噪声，利用RLS算法对四阶自、互累积量的一维切片信号的时延进行迭代计算，该发明可有效抑制流体管道泄漏振动信号的频散与多模态特性导致的相关噪声，从而在相关噪声和低信噪比下减少管道泄漏振动信号时延估计误差，提高泄漏定位的精度。

[0041] 1.流体管道泄漏振动信号

[0042] 流体管道泄漏产生振动信号，被管道两端的加速度传感器拾取得到两路信号x1(t)、x2(t)，由于泄漏振动信号的多模态和频散特性导致相关噪声的存在，对于含有相关噪声的两路泄漏振动信号可表示为：

[0043] x1(t)＝s(t)+n1(t)

[0044] x2(t)＝αs(t-D)+n2(t) (1)

[0045] 其中s(t)为泄漏源信号，n1(t)和n2(t)为相关的零均值高斯白噪声，D为时间延迟，α为衰减因子。

[0046] 2.四阶累积量运算

[0047] 对于含有相关噪声的两路泄漏振动信号x1(t)、x2(t)，其自四阶累积量与互四阶累积量计算式为：

[0048]

[0049]

[0050] 其中，τ为信号延迟时间，α为衰减因子。由于Cssss(τ，0，0)中只含有延迟时间τ一个参量信息，所以为自、互四阶累积量的一维切片，二者可视为两个新的时域信号，此时已不含有相关噪声，提高了信噪比，且仍然保持x1(t)和x2(t)之间的时间差τ。

[0051] 3.RLS自适应滤波

[0052] (1)首先将x1(t)自四阶累积量运算结果作为RLS自适应滤波器的输入变量，按照算法1运算得到y1(n)；

[0053] (2)其次，执行式(3)，得到误差函数E(n)；

[0054]

[0055] (3)对E(n)进行递归最小二乘运算，执行算法1，得到RLS自适应滤波器权系数曲线和误差曲线。

[0056] RLS自适应滤波器的滤波步骤如算法1伪代码。初始化权系数与相关矩阵，并设置RLS自适应滤波器阶数等参数，再进行多次迭代运算得到误差曲线及权系数曲线。其中，N为待滤波信号长度。

[0057]

[0058] 4.时延估计结果

[0059] 根据RLS自适应滤波器权系数曲线峰值偏移得到估计结果计算方法如式(4)(5)，其中fs为采样频率。

[0060] L＝arg{max[w(n)]} (4)

[0061]

[0062] 式(4)中，arg[·]表示取函数的自变量，max[·]表示取函数的最大值。arg{max[w(n)]}表示当滤波器权系数函数w(n)为最大值时，取其对应的横坐标L，然后执行式(5)，得到时延估计结果。

[0063] 最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

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