[发明专利]基于噪声信号时域分段频谱分析的管道泄漏识别方法

权利要求书

1.基于噪声信号时域分段频谱分析的管道泄漏识别方法，其特征在于，具体包括以下步骤：

步骤101，从自由移动式管道内检测器所记录的原始数据文件中读取所采集的声音振动信号、惯导信息数据和时间信息，并对以上数据进行低通滤波处理；

步骤102，根据自由移动式管道内检测器所记录的惯导信息数据和时间信息，计算出自由移动式管道内检测器在管道内的移动距离，并得到时间－位置关系曲线；

步骤103，对自由移动式管道内检测器所记录的声音振动信号进行时域上的划分，对时域分段数据进行FFT功率频谱计算，并附加时间信息；

步骤104，将声音振动信号时域分段功率频谱所附带时间信息与自由移动式管道内检测器的时间-位置关系曲线进行匹配；

步骤105，以声音振动信号的位置－声强关系曲线和位置－频谱关系曲线为基础，采用预设的检测识别算法，对管道泄漏点或气囊进行自动检测，获取所有泄漏点或气囊的位置信息、功率频谱信息和声音强度信息；

步骤106，基于泄漏点或气囊的位置信息、功率频谱信息和声音强度信息，结合预设的标定关系曲线，对泄漏点的泄漏量或气囊大小进行估算。

2.根据权利要求1所述的基于噪声信号时域分段频谱分析的管道泄漏识别方法，其特征在于，所述步骤102中由移动式管道内检测器在管道内移动距离的计算方法包括速度位移积分法和旋转次数记录法。

3.根据权利要求2所述的基于噪声信号时域分段频谱分析的管道泄漏识别方法，其特征在于，所述速度位移积分法通过对惯导信息数据中的加速度数据进行积分得到速度数据，再对速度数据进行积分，对积分值进行初始位置修正即可得到自由移动式管道内检测器在管道内的移动距离。

4.根据权利要求2所述的基于噪声信号时域分段频谱分析的管道泄漏识别方法，其特征在于，所述旋转次数记录法包括以下步骤：

步骤201，分别对三轴加速度数据和三轴角速度数据的峰值进行检测，总共得到六个峰值数值，去除最大值和最小值，对剩下四个值进行均值计算，所得计算结果即为自由移动式管道内检测器在管道内的滚动次数；

步骤202，根据在固定时间段内自由移动式管道内检测器的滚动次数计算平均滚动周期T；

步骤203，根据自由移动式管道内检测器滚动周长L和平均滚动周期T计算周期内平均速度V＝L/T；

步骤204，根据自由移动式管道内检测器在管道内总的滚动圈数，即可得自由移动式管道内检测器移动距离；

步骤205，以惯导信息数据采集周期为单位对每个滚动周期内的位置信息进行线性插值处理。

5.根据权利要求1所述的基于噪声信号时域分段频谱分析的管道泄漏识别方法，其特征在于，所述步骤103包括以下步骤：

步骤301，对自由移动式管道内检测器所记录的声音振动信号进行时域上的分段；

步骤302，基于FFT计算划分完成的每段声音振动信号的功率频谱；

步骤303，循环计算终止判断，如果所有声音振动信号均完成分段和功率频谱计算，则运算结束；

步骤304，根据时域分段的起始时间和划分顺序，对计算的声音振动信号时域分段功率频谱附加时间信息。

6.根据权利要求1所述的基于噪声信号时域分段频谱分析的管道泄漏识别方法，其特征在于，所述步骤104包括以下步骤：

步骤401，找出声音振动信号时域分段功率频谱所附带时间信息与自由移动式管道内检测器的时间-位置关系曲线所对应的一致起始时间点；

步骤402，以该一致起始时间点为基准，按顺序依次找出声音振动信号时域分段功率频谱中时间点所对应的位置信息时间点，通过循环迭代来实现声音振动信号时域分段功率频谱中所有分段的位置信息匹配；

步骤403，为循环迭代计算终止判断，当声音振动信号时域分段功率频谱中所有分段的位置信息匹配完成，运算结束；

步骤404，结合已匹配完成的声音振动信号时域分段功率频谱与位置信息，得到位置－声强关系曲线和位置－频谱关系曲线。