CN102588745A - 一种管道泄漏定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种管道泄漏定位方法，包括如下步骤：连续监测管道首末站的动态压力或声波信号，获取预设长度的上下游信号各一帧；根据设定的阈值，利用成对信号匹配法对所述上下游信号进行成对匹配消除，清除各种干扰信号；判断经消除干扰信号后的上下游信号中是否还存在异常信号；如果还存在余下的异常信号，则进一步运用相关定位方法作泄漏定位；根据设定阈值判断上下游信号中是否包含饱和信号；如果包含饱和信号，则根据相关系数递增阈值修正相关系数峰值位置，进行精确定位。其适用于复杂工况下管道泄漏可靠、准确定位，有效地减少误报，杜绝漏报。

Description

一种管道泄漏定位方法

技术领域

本发明涉及一种用于燃气管道、油品输送管道、水管等压力流体管道泄漏点定位技术领域，特别是涉及到复杂工况下管道泄漏的准确、可靠定位方法。

背景技术

埋设在地下的燃气管理、油品输送管道、水管等压力流体管道由于铺设区域广，线路复杂，当管道出现泄漏后，如果发生漏报警或定位不准，就不能及时发现其泄漏点，从而造成资源的损失浪费，并可能带来安全隐患及环境污染。

现有技术中，一般地，在管道的首末站各安装一个动态压力变送器或声波泄漏监测仪，实时监测管道内的动态压力信号或声波信号，并由远程终端单元(RTU)实时采集信号、由高精度GPS实现采集信号的精确授时，并经网络通信方式(无线或有线网络)把实时采集数据远传至监控中心，实现对管道泄漏的实时监测和诊断，通过相关定位方法实现对泄漏位置的定位。

但是，由于管道输送中泵的输送特性的变化以及输送工艺的改变，在管道输送过程中，经常会出现泄漏监测信号频繁受输送泵的影响而产生强干扰信号和多个余波信号的情况。甚至由于非线性信号放大的原因及受管道输送工艺的影响，上下游传感器输出信号表现出完全不同的变化特性。这些因素都将导致定位不准。而一旦定位不准，就会导致频繁地出现误报。甚至在极端情况下，当发生管道泄漏时，由于同时伴有比泄漏信号更加强烈的泵的干扰信号，导致定位结果为站上操作而发生泄漏的漏报警。

因此，解决好复杂工况下管道泄漏的可靠、准确定位，对于保障管道输送的可靠、安全运行，具有非常急迫的必要性。

发明内容

本发明的目的在于提供一种管道泄漏的可靠、准确定位方法，其适用于复杂工况下的管道泄漏定位，有效地减少误报，杜绝漏报，提高定位的可靠性，有效地保障管道的安全运行。

为实现本发明目的而提供的一种管道泄漏定位方法，包括如下步骤：

步骤S100，连续监测管道首、末站的动态压力或声波信号，获取预设长度的上下游信号各一帧；

步骤S200，根据设定的各种阈值，利用成对信号匹配法对所述上下游信号进行成对匹配消除，清除各种干扰信号；

较优地，S200所述的干扰信号消除方法，包括如下步骤：

首先，计算上下游两帧信号的均值，使之变成正负信号；对两帧信号各自作正、负信号区间划分，抬高幅值较小的负区间信号；重新对两帧信号各自作正、负信号区间划分。

然后，采用各种设定阈值，清零管道内部压力剧增引起的区间干扰信号、总体不突出的区间信号、区间峰值不突出信号、负信号区间信号和邻近突出信号(异常信号的余波信号)；

其后，根据信号从首站传播到末站的时间，采用成对信号匹配法消去所述两帧信号中保留的由于首、末站泵或阀门动作引入的干扰信号，从而消除其对真正泄漏信号的相关定位结果的影响；

最后，消除存在于一帧数据的前端和后端的由于信号不完整造成的不匹配干扰信号、信号(区间)宽度较窄的干扰信号和上升沿不光滑的干扰信号，从而消除各种干扰信号。

步骤S300，判断经消除干扰信号后的上下游信号中是否还存在异常信号；如果还存在余下的异常信号，则进一步运用相关定位方法作泄漏定位；

较优地，所述的管道泄漏定位方法，还包括如下步骤：

步骤S400，根据设定阈值判断上下游信号中是否包含饱和信号。如果包含饱和信号，根据相关系数递增阈值修正相关系数峰值位置，最终实现精确定位。

本发明的有益效果：本发明所述管道泄漏定位方法，其在复杂工况下能够对管道泄漏进行可靠、准确定位，有效地减少误报，杜绝漏报，有效地保障管道的可靠、安全运行。

附图说明

图1为本发明实施例的管道泄漏定位方法流程图；

图2为图1所述管道泄漏定位方法中的上下游双极性信号示意图；

图3为对图2中的信号进行非突出信号过滤清零后得到的信号示意图；

图4为图3中信号作匹配滤波清零处理后得到的信号示意图；

图5为图4中信号作信号宽度过滤清零后得到的信号示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图，对本发明管道泄漏定位方法的实现进一步作详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例的管道泄漏定位方法，建立在以下前提：1)通过调整信号极性，使泄漏产生的信号发生正向跳变2)假定已经有效地诊断出了管道监测信号异常。

作为一种可实施方式，本发明实施例的管道泄漏定位方法，包括如下步骤：

步骤S100，连续监测管道内的动态压力信号或声波信号，获取预设长度的上下游(首末站)信号各一帧。

作为一种可实施方式，可采用现有的管道泄漏监测系统，通过在首末站安装动态压力传感器或声波传感器各一套，连续监测管道内部动态压力或声波信号，获取预设时间长度的上下游信号各一帧。

例如，获取两分钟长度的信号进行泄漏定位，其中前一分钟信号为历史数据，后一分钟信号为最新采集的数据。

步骤S200，根据设定的各种阈值，消除各种干扰信号，利用信号成对匹配法对所述上下游监测信号进行成对匹配，消除泵等的干扰信号。

作为一种可实施方式，首先，采用阈值过滤法清零不突出的信号段(即清除不存在异常的信号段)，保留异常信号段；

然后，采用成对匹配法消去所述的保留异常信号段中由于首末站泵、阀等引入的干扰信号，从而消除其对真正泄漏信号的定位结果的影响；

其后，在消除所述异常信号段中由于首、末站泵、阀等引入的干扰信号以后，消除泵、阀的干扰所引起的余波信号和存在于一帧数据的前端和后端的由于信号不完整造成的不匹配干扰信号、信号宽度较窄的干扰信号和上升沿不光滑的干扰信号，从而消除各种干扰信号。

作为一种可实施方式，所述步骤S200包括如下步骤：

步骤S210，对所述的预设时间长度的上、下游信号进行去噪，计算上、下游信号的均值，使之变成正负信号；

步骤S220，对所述上下游信号进行信号幅值滤波，对幅值较小的正信号和所有负信号清零；

较佳地，所述步骤S220包括如下步骤：

步骤S221，对所述上下游信号的每帧信号作正负区间划分，得到每个信号区间的起始和结束时间为SSt(k)和SEnd(k)；其中，k为信号所处的区间序号，信号区间总数为NC；

步骤S222，对所述上下游信号的个别区间信号作局部调整；

设相邻区间峰峰值比例阈值1为SetK1，搜索各个区间的峰值Peak(k)；设第k-1区间为负信号区间，其峰值为Peak(k-1)，第k区间为正信号区间，其峰值为Peak(k)。如果

$\frac{-\mathrm{Peak}(k-1)}{\mathrm{Peak}\left(k\right)}<\mathrm{SetK}1$

则第(k-1)区间的所有信号x(j)都加上-Peak(k-1)+0.01；其中，j∈(stx，edx)，stx，edx为第(k-1)区间的起始和结束信号序号。

步骤S223，在步骤S222调整后，重新对所述上、下游信号进行正负区间划分，计算各个正负区间的区间信号累加和SumA(k)、区间信号均值SumAM(k)和各个区间的信号峰值Peak(k)：

$\mathrm{SumA}\left(k\right)=\underset{j=\mathrm{SSt}\left(k\right)}{\overset{\mathrm{SEnd}\left(k\right)}{\mathrm{\&Sigma;}}}x\left(j\right)$

$\mathrm{SumAM}\left(k\right)=\frac{\mathrm{SumA}\left(k\right)}{\mathrm{SEnd}\left(k\right)-\mathrm{SSt}\left(k\right)+1}$

Peak(k)＝sign(x(·))*max{|x(j)|}，j＝SSt(k)--SEnd(k)；

步骤S224，消除所述上下游信号中管道内部压力剧增引起的干扰信号；

设相邻区间峰峰值比例阈值2为SetK2；设第k-1区间为负信号区间，其峰值为Peak(k-1)，第k区间为正信号区间，其峰值为Peak(k)；如果

$\frac{-\mathrm{Peak}(k-1)}{\mathrm{Peak}\left(k\right)}>=\mathrm{SetK}2$

则认为当前区间信号为管道内压力剧增引起的干扰信号，区间内相应的信号作清零处理。

步骤S225，消除所述上下游信号中总体不突出的区间信号；

设区间信号总体突出水平评判阈值为SetTP，计算一帧数据长度内所有正信号区间的区间信号累加和SumA(k)、区间信号均值SumAM(k)和区间信号峰值Peak(k)各自的均值meanV：

${\mathrm{meanV}}_{\mathrm{sumA}}=\frac{\underset{k=1}{\overset{\mathrm{NC}}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{SumA}\left(k\right)}{\mathrm{NC}}\left(\mathrm{if}(\mathrm{SumA}\left(k\right)>0)\right)$

${\mathrm{meanV}}_{\mathrm{sumAM}}=\frac{\underset{k=1}{\overset{\mathrm{NC}}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{SumAM}\left(k\right)}{\mathrm{NC}}\left(\mathrm{if}(\mathrm{SumAM}\left(k\right)>0)\right)$

${\mathrm{meanV}}_{\mathrm{Peak}}=\frac{\underset{k=1}{\overset{\mathrm{NC}}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{Peak}\left(k\right)}{\mathrm{NC}}\left(\mathrm{if}(\mathrm{Peak}\left(k\right)>0)\right)$

根据公式：

$\mathrm{TP}\left(k\right)=\frac{(\mathrm{DV}\left(k\right)-\mathrm{meanV})}{\mathrm{DV}\left(k\right)}$

计算SumA(k)、SumAM(k)和Peak(k)三个参量各自的突出程度指标TP1(k)，TP2(k)，TP3(k)；其中，DV(·)分别是SumA(·)、SumAM(·)和Peak(·)中的一个，meanV为其对应的均值；

然后，根据公式：

$\mathrm{ZP}\left(k\right)=\frac{\mathrm{TP}1\left(k\right)+\mathrm{TP}2\left(k\right)+\mathrm{TP}3\left(k\right)}{3}$

计算综合评判指标ZP(k)，如果ZP(k)小于SetTP，则认为当前区间信号不突出，相应区间的所有信号作清零处理。

步骤S226，消除所述上下游信号中峰值不突出的区间信号；

设区间信号峰值突出水平评判阈值SetRP；设区间信号峰值过滤阈值为SetPeakValue，确定一帧信号中最大正峰值MaxPeak；

对于峰值大于峰值阈值SetPeakValue的各正信号区间的信号，计算：

$\mathrm{RP}\left(k\right)=\frac{\mathrm{Peak}\left(k\right)}{\mathrm{MaxPeak}}$

如果RP(k)＜SetRP，说明该区间信号不突出，相应区间的所有信号作清零处理；其中Peak(k)表示各个区间的信号峰值。

步骤S227，对所有负信号区间的所有信号作清零处理。

步骤S228，对留下的所有正信号区间的信号，在不同步距下搜索信号正突变最剧烈的时刻，均值作为该区间疑似泄漏发生时刻，记为LeakTime(k)，其中，k对应当前正信号区间在一帧数据中所对应的区间序号，k＝1...NC。

较优地，按以下步骤计算不同步距下搜索信号正突变最剧烈的时刻：

设步距step(j)的取值范围为StepS-StepE，步距增幅为DeltaST。假设某正信号区间的起始位置为sty，结束位置为edy。对应某一步距step(j)，计算差分：

Dy(i)＝y(i)-y(i-step(j))

式中，y(i)为某一正信号区间信号，i的取值范围为edy-sty+step(j)，i的减幅为-1。取Dy(i)中的最大值对应的位置为当前步距下该正信号区间的信号正跳变最剧烈时刻，记为Time(j)，则所有步距下的Time(j)的平均值，作为该正信号区间的疑似信号泄漏发生时刻，记为LeakTime(k)，k对应该正信号区间在一帧信号中的区间序号(所有已作幅值过滤清除区间的LeakTime(k)赋值一异常大的值，如-9999)。

步骤S229，对上下游信号，分别消除各自信号中包含的邻近突出信号；

由于动态压力传感器和声波传感器都是高灵敏度传感器，受信号放大的非线性和管道输送工艺的影响，常常会出现余波信号。

设定间隔STDelay内出现的突出信号为余波信号，定义时间差：

TimeDiffL＝LeakTime(k)-LeakTime(j)；

TimeDiffZ＝SSt(k)-Send(j)；

其中，k，j为信号区间序号，k取值范围为NC---2，减幅为-1；j取值范围为(k-1)---1，j减幅为-1；

如果TimeDiffL＜STDelay或TimeDiffZ＜STDelay，则认为第j个信号区间的信号为余波信号，对该区间信号作清零处理。

步骤S230，将上下游信号中的干扰信号作匹配滤波清零；

较佳地，所述步骤S230包括如下步骤：

步骤S231，根据上下游保留信号的疑似泄漏发生时刻计算得到的时间差作匹配滤波清零处理；

设泵的干扰信号从上游传到下游的时间差最大为SetTH，最小为SetTL；下游阀的动作信号传播到上游的时间差的最小、最大值也为SetTL和SetTH。

如果

|LeakTime(k)-LeakTime(j)|＞SetTL并且|LeakTime(k)-LeakTime(j)|＜SetTH

其中，k，j为上下游信号区间序号；k＜＝NC1，j＜＝NC2；NC1，NC2分别为上下游信号的区间总数；

则认为两个信号为成对的泵或阀门的干扰信号，上游区间k和下游区间j的信号作清零处理。

步骤S232，根据上下游保留信号的一对一相关计算结果作匹配滤波清零处理。

由于信号波动、非线性放大等的存在，采用搜索信号正跳变最剧烈时刻作为疑似泄漏发生时刻，计算得到的上下游信号的时间差往往超出SetTH和SetTL设定的范围。

设上游一保留信号的区间起始和结束时刻分别为stx和edx，下游的为sty和edy；

计算时间差的绝对值：diffT1＝|edx-sty|，diffT2＝|edy-stx|；

如果diffT1＜SetTH或者diffT2＜SetTH，则上下游信号从起始点开始各取2400点，不足的补零，作相关计算：

$\mathrm{Rxy}\left(m\right)=\frac{1}{N-m}\underset{n=0}{\overset{N-m-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}x\left(n\right)y(n+m)$

式中，m为最大延时对应的数据点数；x，y分别为上、下游信号。

根据相关系数峰值得到时间差DT：

DT＝M*T

式中，M为相关系数峰值对应的延时点数，T为采样周期(单位：ms)；

如果|DT|＞SetTL并且|DT|＜SetTH，则认为这两个区间信号为匹配的泵或阀门干扰信号，在上下游信号中对相对应区间的信号作清零处理。

步骤S240，消除其它干扰信号。

管道泄漏引起的信号上升较陡、较光滑，信号较宽，而有些干扰信号则相反，在一帧诊断出有异常的信号中，往往含有这类干扰信号；此外，出现在预定时间长度内的前端和后端的信号，其往往信号不够完整，容易造成定位不准。

较佳地，所述步骤S240包括如下步骤：

步骤S241，进行区间信号过滤；

设信号区间下限阈值为SectionL，区间上限阈值为SectionH，如果区间信号的结束时刻edx＜SectionL或者区间信号的起始时刻stx＜SectionH，则相应区间的信号清零。

步骤S242，进行区间信号宽度过滤；

设信号宽度阈值为SetW，如果区间信号宽度(edx-stx+1)＜SetW，则相应区间的信号清零。

步骤S243，信号上升沿光滑度过滤；

确定区间信号的峰值Peak(k)，其中，k为区间序号。设定光滑度评价指标阈值SetS。设定系数Coef1和Coef2(Coef2＞Coef1)，选定信号幅值在Coef1*Peak(k)和Coef2*Peak(k)之间的信号上升区间，其起始和结束位置分别为pos1和pos2，计算差分diff＝x(j)-x(j-1)；其中，j在pos2和pos1范围内递减。

计数diff大于零的次数(点数)KN，定义光滑度评价指标KN/(pos2-pos1+1)；

如果KN/(pos2-pos1+1)小于设定的阈值SetS，则相应区间的信号清零。

步骤S300，判断经消除干扰信号后的上下游信号中是否都还存在异常信号；如果都还存在余下的异常信号，则继续步骤S400作进一步处理，否则本帧上下游信号中不存在管道泄漏信号，处理结束。

步骤S400，对消除干扰信号后保留的上下游信号进行互相关计算，根据最终得到的互相关曲线的峰值，进行泄漏定位。

较佳地，所述步骤S400包括如下步骤：

步骤S410，判别饱和信号；

由于非线性放大的存在，不可避免地会出现饱和信号，但用这种信号作相关计算，相关系数峰值位置往往偏离真实位置，误差很大。因此，本发明实施例中，进行了相应的处理。

设一帧数据第k区间的峰值为Peak(k)，其区间起始时刻和结束时刻分别为SSt(k)和SEnd(k)，其区间信号总数据点数为TotalPointNum，设系数Coef，Coef＜1；幅值大于Coef*Peak(k)的数据点数为PartPonitNum；设定比例阈值SetN。

如果

$\frac{\mathrm{PartPointNum}}{\mathrm{TotalPointNum}}>\mathrm{SetN}$

则认为该区间信号为饱和信号，任何信号与之作相关计算，必定会得到较大的相关计算延时误差。

步骤S420，计算上下游信号的相关系数Rxy(k)，k在1-2*Delay之间；其中，Delay为最大时延点数，Delay*T即为上游信号传播到下游的时间，其中T为采样周期。

步骤S430，对于上游或下游信号中存在饱和信号的情况，相关系数峰值Maxv初值取Rxy(1)，峰值初始位置Pos＝1。

设系数递增阈值为SetRxy，SetRxy为负值，计算相邻两点相关系数的幅值差：Diff＝Rxy(k-1)-Rxy(k)；

如果Maxv＜Rxy(k)且Diff＜SetRxy，则相关系数峰值Maxv取值Rxy(k)，峰值位置Pos取值k；

如此循环，最终的相关延时取值DelayT＝(Pos-Delay)*T/1000。

步骤S440，对于不包含饱和信号的情况，取相关系数最大值点对应的位置为Pos，相关延时取值DelayT＝(Pos-Delay)*T/1000，其中T为采样周期。

步骤S450，根据DelayT、管道长度L、声波在管道介质中的传播速度V，进行泄漏定位：

$x=\frac{L+V*\mathrm{DelayT}}{2}$

下面举一实例，进一步详细说明本发明的管道泄漏定位方法。

步骤1.取上、下游各两分钟信号，采用多贝西(Daubechies)db9小波对原始信号作去噪处理，如图2所示。

较佳地，所述小波去噪尺度为4。

经过小波去噪和计算信号均值，得到双极性的上下游信号，如图2所示。其中，图2中区间信号1和3分别为上下游传感器收到的泄漏信号；区间信号2和6分别上下游传感器收到的泵的干扰信号；区间信号8和4分别为管道内部压力剧增引起的信号，因为管道输送工艺的原因，表现出不同的特性；其中，区间信号5为4的余波；区间信号7为6的余波。

步骤2.设上下游相邻区间峰峰值比例阈值1(SetK1)为0.08；上下游相邻区间峰峰值比例阈值2(SetK2)为1；

设上下游总体不突出区间信号评判阈值SetTP都为0.75；

设上下游区间信号峰值不突出水平评判阈值SetRP分别为0.65和0.80；

设上下游区间信号峰值阈值SetPeakValue都为1250；余波信号评判阈值都为250。

对上下游信号作阈值过滤清零，得到图3所示信号。图中区间信号5和7作为余波被过滤清零，并且所有负信号区间信号被过滤清零。

步骤3.设信号由上游传播到下游的时间差(数据点数)的上下限SetTL和SetTH分别为640和666。

运用不同步距(取值为6-20，步距增幅为2)下搜索信号正跳变最剧烈位置，得到的上游区间信号2的疑似泄漏发生时刻为5014，下游区间信号6的疑似泄漏发生时刻为5670，时间差(相隔数据点数)为-659，其绝对值在SetTL和SetTH之间(其中负号表明该干扰信号先传播到上游传感器，后传播到下游传感器)，满足泵和阀门干扰信号的判断条件，两个区间信号都作清零处理，得到图4所示结果。

步骤4.设区间信号的结束时刻阈值下限SectionL为1000(两分钟总信号数据点数为6000点)，区间信号的起始时刻上限阈值SectionH为5488，信号宽度阈值SetW为75，信号上升沿光滑度评判阈值为0.69，光滑度评定信号幅值用系数Coef1和Coef2分别为0.2和0.8。

对余下保留信号作过滤，得到图5所示信号，图中区间信号4因为宽度仅为54点，被过滤清零。

步骤5.对余下信号作饱和信号评判，饱和信号评判阈值SetN设定为0.7，判断结果上下游信号都不是饱和信号，根据相关计算结果得到上下游泄漏信号的时间差为-159*20/1000(s)，时间差为负，表明泄漏信号先到达上游传感器，后到达下游传感器。

根据该时间差、管道长度和声波在管道中的顺、逆流传播速度，可以定位泄漏位置。

本发明实施例的管道泄漏定位方法，可以极为有效地减少复杂工况下的管道泄漏误报警，极为有效地避免在强干扰背景下管道泄漏的漏报警，有效地提高定位准确性。

最后应当说明的是，很显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型。

Claims (8)

1.一种管道泄漏定位方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S100，连续监测管道首、末站的动态压力或声波信号，获取预设长度的上下游信号各一帧；

步骤S200，根据设定的各种阈值，利用成对信号匹配法对所述上下游信号进行成对匹配消除，清除各种干扰信号；

步骤S300，判断经消除干扰信号后的上下游信号中是否都还存在异常信号；如果都还存在余下的异常信号，则进一步运用相关定位方法作泄漏定位；

步骤S400，根据设定阈值判断上下游信号中是否包含饱和信号；如果包含饱和信号，则根据相关系数递增阈值修正相关系数峰值位置，进行精确定位。

2.根据权利要求1所述的管道泄漏定位方法，其特征在于，所述步骤S200所述的消除各种干扰信号，包括如下步骤：

首先，计算上下游两帧信号的均值，使之变成正负信号；对两帧信号各自作正、负信号区间划分，抬高幅值较小的负区间信号；重新对两帧信号各自作正、负信号区间划分；

然后，采用各种设定阈值，清零管道内部压力剧增引起的区间干扰信号、总体不突出的区间信号、区间峰值不突出信号、负信号区间信号和邻近突出信号；

其后，根据信号从首站传播到末站的时间，采用成对信号匹配法消去所述两帧信号中保留的由于首、末站泵或阀门动作引入的干扰信号，从而消除其对真正泄漏信号的相关定位结果的影响；

最后，消除存在于一帧数据的前端和后端的由于信号不完整造成的不匹配干扰信号、信号宽度较窄的干扰信号和上升沿不光滑的干扰信号，从而消除各种干扰信号。

3.根据权利要求1所述的管道泄漏定位方法，其特征在于，所述步骤S200包括如下步骤：

步骤S210，对所述的预设时间长度的上、下游信号进行去噪，计算上、下游信号的均值，使之变成正负信号；

步骤S220，对所述上下游信号进行信号幅值滤波，对幅值较小的正信号和所有负信号清零；

步骤S230，将上下游信号中的干扰信号作匹配滤波清零；

步骤S240，消除其它干扰信号。

4.根据权利要求3所述的管道泄漏定位方法，其特征在于，所述步骤S220包括如下步骤：

步骤S221，对所述上下游信号的每帧信号作正负区间划分，得到每个信号区间的起始和结束时间为SSt(k)和SEnd(k)；其中，k为信号所处的区间序号，信号区间总数为NC；

步骤S222，对所述上下游信号的个别区间信号作局部调整；

设相邻区间峰峰值比例阈值1为SetK1，搜索各个区间的峰值Peak(k)；设第k-1区间为负信号区间，其峰值为Peak(k-1)，第k区间为正信号区间，其峰值为Peak(k)；如果

$\frac{-\mathrm{Peak}(k-1)}{\mathrm{Peak}\left(k\right)}<\mathrm{SetK}1$

则第(k-1)区间的所有信号x(j)都加上-Peak(k-1)+0.01；其中，j∈(stx，edx)，stx，edx为第(k-1)区间的起始和结束信号序号；

步骤S223，在步骤S222调整后，重新对所述上、下游信号进行正负区间划分，计算各个正负区间的区间信号累加和SumA(k)、区间信号均值SumAM(k)和各个区间的信号峰值Peak(k)：

$\mathrm{SumA}\left(k\right)=\underset{j=\mathrm{SSt}\left(k\right)}{\overset{\mathrm{SEnd}\left(k\right)}{\mathrm{\&Sigma;}}}x\left(j\right)$

$\mathrm{SumAM}\left(k\right)=\frac{\mathrm{SumA}\left(k\right)}{\mathrm{SEnd}\left(k\right)-\mathrm{SSt}\left(k\right)+1}$

Peak(k)＝sign(x(·))*max{|x(j)|}，j＝SSt(k)--SEnd(k)；

步骤S224，消除所述上下游信号中管道内部压力剧增引起的干扰信号；

设相邻区间峰峰值比例阈值2为SetK2；设第k-1区间为负信号区间，其峰值为Peak(k-1)，第k区间为正信号区间，其峰值为Peak(k)；如果

$\frac{-\mathrm{Peak}(k-1)}{\mathrm{Peak}\left(k\right)}>=\mathrm{SetK}2$

则认为当前区间信号为管道内压力剧增引起的干扰信号，区间内相应的信号作清零处理；

步骤S225，消除所述上下游信号中总体不突出的区间信号；

设区间信号总体突出水平评判阈值为SetTP，计算一帧数据长度内所有正信号区间的区间信号累加和SumA(k)、区间信号均值SumAM(k)和区间信号峰值Peak(k)各自的均值meanV：

${\mathrm{meanV}}_{\mathrm{sumA}}=\frac{\underset{k=1}{\overset{\mathrm{NC}}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{SumA}\left(k\right)}{\mathrm{NC}}\left(\mathrm{if}(\mathrm{SumA}\left(k\right)>0)\right)$

${\mathrm{meanV}}_{\mathrm{sumAM}}=\frac{\underset{k=1}{\overset{\mathrm{NC}}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{SumAM}\left(k\right)}{\mathrm{NC}}\left(\mathrm{if}(\mathrm{SumAM}\left(k\right)>0)\right)$

${\mathrm{meanV}}_{\mathrm{Peak}}=\frac{\underset{k=1}{\overset{\mathrm{NC}}{\mathrm{\&Sigma;}}}\mathrm{Peak}\left(k\right)}{\mathrm{NC}}\left(\mathrm{if}(\mathrm{Peak}\left(k\right)>0)\right)$

根据公式：

$\mathrm{TP}\left(k\right)=\frac{(\mathrm{DV}\left(k\right)-\mathrm{meanV})}{\mathrm{DV}\left(k\right)}$

计算SumA(k)、SumAM(k)和Peak(k)三个参量各自的突出程度指标TP1(k)，TP2(k)，TP3(k)；其中，DV(·)为SumA(·)、SumAM(k)和Peak(·)中的一个，meanV为其对应的均值；

然后，根据公式：

$\mathrm{ZP}\left(k\right)=\frac{\mathrm{TP}1\left(k\right)+\mathrm{TP}2\left(k\right)+\mathrm{TP}3\left(k\right)}{3}$

计算综合评判指标ZP(k)，如果ZP(k)小于SetTP，则认为当前区间信号不突出，相应区间的所有信号作清零处理；

步骤S226，消除所述上下游信号中峰值不突出的区间信号；

设区间信号峰值突出水平评判阈值SetRP；设区间信号峰值过滤阈值为SetPeakValue，确定一帧信号中最大正峰值MaxPeak；

对于峰值大于峰值阈值SetPeakValue的各正信号区间的信号，计算：

$\mathrm{RP}\left(k\right)=\frac{\mathrm{Peak}\left(k\right)}{\mathrm{MaxPeak}}$

如果RP(k)＜SetRP，说明该区间信号不突出，相应区间的所有信号作清零处理；其中Peak(k)表示各个区间的信号峰值；

步骤S227，对所有负信号区间的所有信号作清零处理；

步骤S228，对留下的所有正信号区间的信号，在不同步距下搜索信号正突变最剧烈的时刻，均值作为该区间疑似泄漏发生时刻，记为LeakTime(k)，其中，k对应当前正信号区间在一帧数据中所对应的区间序号，k＝1...NC；

步骤S229，对上下游信号，分别消除各自信号中包含的邻近突出信号；

设定间隔STDelay内出现的突出信号为余波信号，定义时间差：

TimeDiffL＝LeakTime(k)-LeakTime(j)；

TimeDiffZ＝SSt(k)-Send(j)；

其中，k，j为信号区间序号，k取值范围为NC---2，减幅为-1；j取值范围为(k-1)---1，j减幅为-1；

如果TimeDiffL＜STDelay或TimeDiffZ＜STDelay，则认为第j个信号区间的信号为余波信号，对该区间信号作清零处理。

5.根据权利要求4所述的管道泄漏定位方法，其特征在于，所述步骤S228中，计算不同步距下搜索信号正突变最剧烈的时刻，包括如下步骤：

设步距step(j)的取值范围为StepS～StepE，步距增幅为DeltaST；

设一正信号区间的起始位置为sty，结束位置为edy；对应一步距step(j)，计算差分：

Dy(i)＝y(i)-y(i-step(j))

式中，y(i)为某一正信号区间信号，i的取值范围为edy-sty+step(j)，i的减幅为-1；

取Dy(i)中的最大值对应的位置为当前步距下该正信号区间的信号正跳变最剧烈时刻，记为Time(j)，则所有步距下的Time(j)的平均值，作为该正信号区间的疑似信号泄漏发生时刻，记为LeakTime(k)，k对应该正信号区间在一帧信号中的区间序号。

6.根据权利要求4所述的管道泄漏定位方法，其特征在于，所述步骤S230包括如下步骤：

步骤S231，根据上下游保留信号的疑似泄漏发生时刻计算得到的时间差作匹配滤波清零处理；

设泵的干扰信号从上游传到下游的时间差最大为SetTH，最小为SetTL；

下游阀的动作信号传播到上游的时间差的最小、最大值也为SetTL和SetTH；

如果

|LeakTime(k)-LeakTime(j)|＞SetTL并且|LeakTime(k)-LeakTime(j)|＜SetTH

其中，k，j为上下游信号区间序号；k＜＝NC1，j＜＝NC2；NC1，NC2分别为上下游信号的区间总数；

则认为两个信号为成对的泵或阀门的干扰信号，上游区间k和下游区间j的信号作清零处理；

步骤S232，根据上下游保留信号的一对一相关计算结果作匹配滤波清零处理；

设上游一保留信号的区间起始和结束时刻分别为stx和edx，下游的为sty和edy；

计算时间差的绝对值：diffT1＝|edx-sty|，diffT2＝|edy-stx|；

如果diffT1＜SetTH或者diffT2＜SetTH，则上下游信号从起始点开始各取2400点，不足的补零，作相关计算：

$\mathrm{Rxy}\left(m\right)=\frac{1}{N-m}\underset{n=0}{\overset{N-m-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}x\left(n\right)y(n+m)$

式中，m为最大延时对应的数据点数；x，y分别为上、下游信号；

根据相关系数峰值得到时间差DT：

DT＝M*T

式中，M为相关系数峰值对应的延时点数；T为采样周期，单位为ms；

如果|DT|＞SetTL并且|DT|＜SetTH，则认为这两个区间信号为匹配的泵或阀门干扰信号，在上下游信号中对相对应区间的信号作清零处理。

7.根据权利要求3所述的管道泄漏定位方法，其特征在于，所述步骤S240包括如下步骤：

步骤S241，进行区间信号过滤；

设信号区间下限阈值为SectionL，区间上限阈值为SectionH，如果区间信号的结束时刻edx＜SectionL或者区间信号的起始时刻stx＜SectionH，则相应区间的信号清零；

步骤S242，进行区间信号宽度过滤；

设信号宽度阈值为SetW，如果信号宽度(edx-stx+1)＜SetW，则相应区间的信号清零；

步骤S243，信号上升沿光滑度过滤；

确定区间信号的峰值Peak(k)，其中，k为区间序号；设光滑度评价指标阈值SetS；设系数Coef1和Coef2(Coef2＞Coef1)，选定信号幅值在Coef1*Peak(k)和Coef2*Peak(k)之间的信号上升区间，其起始和结束位置分别为pos1和pos2，计算差分diff＝x(j)-x(j-1)；其中，j在pos2和pos1范围内递减；

计数diff大于零的次数(点数)KN，定义光滑度评价指标KN/(pos2-pos1+1)；

如果KN/(pos2-pos1+1)小于设定的阈值SetS，则相应区间的信号段清零。

8.根据权利要求1所述的管道泄漏定位方法，其特征在于，所述步骤S400包括如下步骤：

步骤S410，判别饱和信号；

设一帧数据第k区间的峰值为Peak(k)，其区间起始时刻和结束时刻分别为SSt(k)和SEnd(k)，其区间信号总数据点数为TotalPointNum，设系数Coef，Coef＜1；幅值大于Coef*Peak(k1)的数据点数为PartPonitNum；设定比例阈值SetN；

如果

$\frac{\mathrm{PartPointNum}}{\mathrm{TotalPointNum}}>\mathrm{SetN}$

则认为该区间信号为饱和信号；

步骤S420，计算上下游信号的相关系数Rxy(k)，k在1-2*Delay之间；其中，Delay为最大时延点数，Delay*T即为上游信号传播到下游的时间，其中T为采样周期；

步骤S430，对于上游或下游信号中存在饱和信号的情况，相关系数峰值Maxv初值取Rxy(1)，峰值初始位置Pos＝1；

设系数递增阈值为SetRxy，SetRxy为负值，计算相邻两点相关系数的幅值差：Diff＝Rxy(k-1)-Rxy(k)；

如果Maxv＜Rxy(k)且Diff＜SetRxy，则相关系数峰值Maxv取值Rxy(k)，峰值位置Pos取值k；

如此循环，最终的相关延时取值DelayT＝(Pos-Delay)*T/1000；

步骤S440，对于不包含饱和信号的情况，取相关系数最大值点对应的位置为Pos，相关延时取值DelayT＝(Pos-Delay)*T/1000，其中T为采样周期；

步骤S450，根据DelayT、管道长度L、声波在管道介质中的传播速度V，进行泄漏定位：

$x=\frac{L+V*\mathrm{DelayT}}{2}.$

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