一種新型滲漏預警方法技術

本發明專利技術公開了一種新型滲漏預警方法，該方法包括：按照預定時間間隔采集噪聲樣本；對每次采集噪聲樣本進行FFT(快速傅里葉)變換，獲得噪聲頻域信息，并計算幅度譜；在頻域通過自適應頻譜消噪算法消除環境噪聲影響，保留相對穩定的真實滲漏噪聲信息；消噪后數據通過頻譜相關分析算法進行頻譜相關系數運算，獲得噪聲相關系數值；相關結果通過預警分析算法進行綜合統計分析，進而確認滲漏是否發生。本發明專利技術可以解決當前滲漏預警算法抗干擾性能差，只能在夜間使用，不能24小時監測，存在誤報率和漏報率普遍偏高等技術問題。

A new method of seepage early warning

The invention discloses a novel leakage warning method, the method comprises: according to a predetermined time interval for each sample collecting noise; noise collecting samples for FFT (fast Fu Liye transform), obtain the noise frequency information, and calculate the amplitude spectrum in the frequency domain by frequency spectrum; adaptive denoising algorithm to eliminate the influence of environment noise, preserve the real leakage noise the information is relatively stable; the data after denoising by spectral correlation analysis algorithm for spectral correlation coefficient calculation, obtain the numerical noise related department; related results through early warning analysis algorithm for comprehensive statistical analysis, and then confirm whether leakage occurs. The invention can solve the problems that the current leakage warning algorithm has poor anti-interference performance, can only be used at night, can not be monitored for 24 hours, and has the technical problems of high false alarm rate and low false reporting rate.

【技術實現步驟摘要】
一種新型滲漏預警方法
本專利技術涉及信號與信息處理
，具體地，涉及一種滲漏預警方法。
技術介紹
管道滲漏時，流體介質高速穿過滲漏空隙，由于震動、摩擦、減速、膨脹、撞擊等，流體產生雷諾應力或剪切力，形成滲漏噪聲。滲漏聲波以非頻散的平面波和頻散的高階聲模態形式在管道流體中傳播，受流體和管道衰減特性影響，隨著傳播距離增大，噪聲強度迅速減弱。利用管道滲漏時產生噪聲這一特點，國內外已經研制出多種管網滲漏檢測/監測設備(例如：聽漏儀、相關儀、滲漏預警等),噪聲檢測方法也是給水管網當前主要使用方法。由于滲漏噪聲極其微弱，易受環境噪聲干擾，如何正確識別滲漏噪聲，需要對滲漏噪聲和環境噪聲各自的特點進行分析。理論和實際測試證明：管道環境噪聲屬于高斯白噪聲，頻譜功率分布符合高斯分布；相對環境噪聲，在滲漏噪聲傳播途徑中任一點，滲漏噪聲具有較穩定的噪聲強度和頻譜分布特征。其中噪聲強度特征判別方法也是當前國外主流滲漏預警產品(例如：英國豪邁)普遍采用的方法。采用噪聲強度特征判別方法，一般選擇在夜間2:00～4:00期間采集噪聲數據，主要目的是為了降低環境噪聲干擾，降低誤報和漏報概率。采集時，按照固定間隔T秒(一般5～10秒，不同廠家略有不同)采集噪聲數據并計算噪聲強度，采集總次數N次(一般N>＝1000次)，為了便于分析，將N次采集到的噪聲強度離散序列定義為F(t)，同時定義強度范圍閾值Vth(一般設置5db左右，不同廠家略有不同)和切除值Vcut(一般設置20db左右，不同廠家略有不同)，滲漏判定方法：1、當MIN(F(t)>＝Vcut且MAX(F(t))-MIN(F(t))<＝Vth時，有滲漏發生；2、當MIN(F(t)<Vcut或MAX(F(t))-MIN(F(t))>Vth時，無滲漏發生；其中MAX()取序列最大值，MIN()取序列最小值。這種方法主要依據滲漏噪聲強度相對穩定，而環境噪聲隨機性較強的特征判定滲漏是否發生。雖然滲漏強度特征判別算法具有算法簡單、硬件成本低等優點，但抗干擾性能差，只能在夜間使用，存在誤報率和漏報率普遍偏高等不足。
技術實現思路
本專利技術的目的是提供一種新型滲漏預警方法，以解決當前滲漏預警算法抗干擾性能差，只能在夜間使用，不能24小時監測，存在誤報率和漏報率普遍偏高等技術問題。為了實現上述專利技術目的，本專利技術所采用的技術方案如下：一種新型滲漏預警方法，包括：自適應頻譜消噪、頻譜相關算法和預警三個步驟；(1)自適應頻譜消噪，通過采集單元的傳感器拾取管道微弱的滲漏噪聲樣本，定義連續兩次采集間隔為TS；定義單次采集時長為TL；定義一次完整采集過程，即采集間隔+采集時長，為一個采集周期TP，則TP＝TS+TL；將連續m個采集周期定義為一個消噪周期TF；定義調整系數數組G[n]，其中n＝2*m+1，令G[n]＝{-1/2，-1/4，.....-1/2m,0，1/2m,.....1/4，1/2}；為每個頻點定義一個學習變量g，且0≤g<n，學習變量g用于指明當前頻點調整系數的位置,對應于G[n]數組的下標，且學習變量g初始化為m；對每次采集數據執行FFT變換，并獲得輸入幅度譜為Vi；定義學習幅度譜Vb；在每個采集周期對輸入幅度譜Vi與學習幅度譜Vb逐個頻點進行比較，并按如下方式進行調整:首先逐頻點調整學習變量:然后，逐頻點調整學習幅度譜:Vb(n)＝Vb(n)*(1+G[g(n)])；(2)頻譜相關算法，對接收到的最新幅度譜和前一消噪周期幅度譜執行相關運算，獲得頻譜相關系數值；保存接新收到的幅度譜到內部變量；(3)預警，對接收到的相關度值進行統計分析，當連續一定時間內，相關度值≥0.8時，判斷滲漏發生。本專利技術的優點及效果如下：本專利技術采用自適應頻譜消噪算法消除環境噪聲的影響；采用頻譜相關算法綜合評估噪聲強度和頻譜分布特征，所以本專利技術算法具有較好的抗干擾性能、極低的誤報和漏報率、適合24小時持續監測，滿足滲漏預警實時性要求等特點。附圖說明圖1是本專利技術算法流程示意圖；圖2是本專利技術的采集周期、消噪周期等時序示意圖；圖3是本專利技術的頻譜相關時序示意圖；圖4是本專利技術自適應頻譜消噪算法示意圖；圖5是本專利技術的實施方式的示例自適應頻譜消噪算法流程圖；圖6是本專利技術的實施方式的示例頻譜相關算法流程圖；圖7是本專利技術的實施方式的示例預警分析算法流程圖。具體實施方式以下結合附圖對本專利技術的具體實施方式進行詳細說明。應當理解的是，此處所描述的具體實施方式僅用于說明和解釋本專利技術，并不用于限制本專利技術。受水流體和管道衰減特性影響，滲漏噪聲在傳播過程中高頻衰減速度要遠高于低頻衰減速度，因此可采集滲漏噪聲頻率主要分布在50～2Khz范圍內，根據采樣定理，采樣頻率應高于4Khz，實際應用中一般取8Khz采樣頻率。根據滲漏噪聲特點：具有相對穩定的噪聲強度和頻譜分布特征。本算法綜合依據噪聲強度和頻譜分布特征，從頻域對噪聲數據進行處理和分析，算法處理流程如圖1所示；每次采集噪聲數據首先經FFT(快速傅里葉)變換，獲得噪聲頻域信息；后經“自適應頻譜消噪”算法消除環境噪聲影響，保留相對穩定的滲漏噪聲信息；消噪后數據由“頻譜相關分析”算法在依照消噪周期進行頻譜相關性運算，獲得噪聲時間上相關性程度；相關結果由“預警分析”模塊進行統計分析，確認是否滲漏發生。為了便于說明算法工作過程，定義連續兩次采集間隔為TS,定義單次采集時長為TL，定義一次完整采集過程(采集間隔+采集時長)為一個采集周期TP，則TP＝TS+TL。將連續m個采集周期定義為一個消噪周期TF，如圖2(本專利技術的采集周期、消噪周期等時序示意圖，注：圖中m＝5)所示:每個采集周期TP采集一次噪聲數據，采集時長TL，采集數據首先經FFT運算，獲得輸入幅度譜，然后由“自適應頻譜消噪”算法處理以消除環境干擾噪聲；每經過一個消噪周期TF，將當前消噪后幅度譜和前一消噪周期幅度譜執行“頻譜相關分析”運算，獲得噪聲相關系數r(i)。如圖3(本專利技術的頻譜相關時序示意圖，注：圖中m＝5)所示。計算出的相關系數r(i)由“預警分析”模塊進行統計處理，判斷滲漏是否發生。(注：實際測試表明：當TS≥5秒；TL≥1秒；m≥5時，性能表現最佳。)為了更好的說明本專利技術，以下對各個部分進行詳細闡述：自適應頻譜消噪部分：理論和實踐證明:管道環境噪聲屬于高斯白噪聲，頻譜功率分布符合高斯分布；而滲漏噪聲具有較穩定的噪聲強度和較穩定的頻譜分布。針對上述環境噪聲和滲漏噪聲的特點，設計如圖4(自適應頻譜消噪算法示意圖)所示自適應消噪模型。為了說明自適應消噪的工作原理，首先定義調整系數數組G[n]，其中n＝2*m+1，令G[n]＝{-1/2，-1/4，.....-1/2m,0，1/2m,.....1/4，1/2}；如果設m＝5，即5個采集周期定義為一個濾波周期，則調整系數數組G(n)＝{-1/2，-1/4，-1/8，-1/16，-1/32，0，1/32，1/16，1/8，1/4，1/2}。為每個頻點定義一個學習變量g，且0≤g<n，學習變量g用于指明當前頻點調整系數的位置,對應于G[n]數組的下標，初始采集時，學習變量g設置為m。對每次采集數據執行FFT變換，并獲得輸入幅度譜為Vi；定義學習幅度譜Vb,學習幅本文檔來自技高網...

【技術保護點】
一種新型滲漏預警方法，包括：自適應頻譜消噪、頻譜相關算法和預警三個步驟；(1)自適應頻譜消噪，通過采集單元的傳感器拾取管道微弱的滲漏噪聲樣本，定義連續兩次采集間隔為TS；定義單次采集時長為TL；定義一次完整采集過程，即采集間隔+采集時長，為一個采集周期TP，則TP＝TS+TL；將連續m個采集周期定義為一個消噪周期TF；定義調整系數數組G[n]，其中n＝2*m+1，令G[n]＝{?1/2，?1/4，.....?1/2m,0，1/2m,.....1/4，1/2}；為每個頻點定義一個學習變量g，且0≤g<n，學習變量g用于指明當前頻點調整系數的位置,對應于G[n]數組的下標，且學習變量g初始化為m；對每次采集數據執行FFT變換，并獲得輸入幅度譜為Vi；定義學習幅度譜Vb；在每個采集周期對輸入幅度譜Vi與學習幅度譜Vb逐個頻點進行比較，并按如下方式進行學習調整:首先逐頻點調整學習變量:

【技術特征摘要】
1.一種新型滲漏預警方法，包括：自適應頻譜消噪、頻譜相關算法和預警三個步驟；(1)自適應頻譜消噪，通過采集單元的傳感器拾取管道微弱的滲漏噪聲樣本，定義連續兩次采集間隔為TS；定義單次采集時長為TL；定義一次完整采集過程，即采集間隔+采集時長，為一個采集周期TP，則TP＝TS+TL；將連續m個采集周期定義為一個消噪周期TF；定義調整系數數組G[n]，其中n＝2*m+1，令G[n]＝{-1/2，-1/4，.....-1/2m,0，1/2m,.....1/4，1/2}；為每個頻點定義一個學習變量g，且0≤g<n，學習變量g用于指明當前頻點調整...

【專利技術屬性】
技術研發人員：毋焱，馮興房，鄧勇，陳國強，
申請(專利權)人：北京埃德爾黛威新技術有限公司，
類型：發明
國別省市：北京,11