[发明专利]一种基于负压波信号稀疏表示的油气管道缓慢泄漏的检测方法

摘要

本发明提供一种基于负压波信号稀疏表示的油气管道缓慢泄漏的检测方法，所述检测方法包括：提供待测管道的负压波信号样本数据，采用反演方法学习训练时空变异算子拟合数学模型；比较该模型的参数与负压波信号样本数据；采用参数化协作的方法进行稀疏编码，实现过完备字典的训练学习；对稀疏编码的编码误差进行判断；确立负压波信号样本数据的稀疏表示方法，并根据稀疏表示的特征抽取方法进行待测管道运行状态的识别，根据稀疏表示的波形分解方法进行待测管道的泄漏点定位。通过本发明所述的检测方法，解决了现有技术中的利用负压波法检测管道缓慢泄漏时效果不佳以及利用小波变换等进行信号处理时无法灵活表示实际信号复杂性的问题。

主权项

1.一种基于负压波信号稀疏表示的油气管道缓慢泄漏的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：1)：提供待测管道的负压波信号样本数据；2)：根据负压波信号样本数据，采用反演方法学习训练时空变异算子拟合数学模型；3)：比较时空变异算子拟合数学模型的参数与负压波信号样本数据：如果该参数与负压波信号样本数据不满足误差范围要求，则跳转至2)；如果该参数与负压波信号样本数据满足误差范围要求，则跳转至4)；4)：采用参数化协作的方法进行稀疏编码，实现过完备字典的训练学习；具体包括：4.1)：针对每个样本信号Yt进行多分辨率分解，得到每个子频带信号(Yt)i；4.2)：根据下式对每个子频带信号(Yt)i进行稀疏编码：其中，(Xt)i为对子频带信号(Yt)i进行稀疏编码，(Dt‑1)i为前面t‑1个信号经过学习得到的字典，Xi为子频带信号(Yt)i在子字典上的稀疏分解系数向量，λ为超参；4.3)：根据下式进行字典学习：其中，(Dt)i为针对第t个样本信号，子频带i经学习得到的多分辨率过完备字典，(Yj)i为对样本信号Yj进行多分辨率分解，得到的子频带信号，(Xj)i为子频带信号(Yj)i在子字典上的稀疏分解系数向量，D(Xj)i为前面j个样本信号经过学习得到的字典，t为样本信号数量；5)：对稀疏编码的编码误差进行判断：如果误差不可容忍，则跳转至4)；如果误差可容忍，则生成多分辨率过完备字典，并跳转至6)；6)：确立负压波信号样本数据的稀疏表示方法，并根据稀疏表示的特征抽取方法进行待测管道运行状态的识别，如果待测管道未发生泄漏，则跳转至1)；如果待测管道发生泄漏，根据稀疏表示的波形分解方法进行待测管道的泄漏点定位；其中，特征抽取方法具体包括：6.1.1)：将时域内的负压波信号转换到稀疏域；6.1.2)：通过特征计算提取稀疏特征向量；6.1.3)：通过分类器对所述稀疏特征向量进行分类；波形分解方法具体包括：6.2.1)：将负压波信号分离为固定时延信号、非固定时延信号以及随机非平稳信号三种成分；6.2.2)：分别针对三种信号成分在反映其各自信号特征的多分辨率过完备字典上进行稀疏分解，并进行负压波信号在各自子空间内的投影；6.2.3)：对所述负压波信号的波形进行形态分析与鉴别判断，并采用时延估计方法计算相对时间延迟；6.2.4)：根据定位公式l1,l2＝(l±v*T′)/2，计算泄漏点的位置，其中，l为待测管道的路径长度，v为传播速度，T′为相对时间延迟，l1、l2分别为泄漏点到达待测管道两端传感器的长波路径长度。