CN104089186A - 一种基于组合滤波和动态阈值的管道压力异常诊断方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于组合滤波和动态阈值的管道压力异常诊断方法，对实时获取液体对管道首端和末端的压力信号，利用低通滤波和离散小波滤波进行分解重构，得到组合滤波后的压力信号，对压力信号进行分段处理，计算各段组合滤波后的压力信号的动态阈值，利用动态阈值实时判断管道压力信号是否异常，对管道首端和末端压力异常信号运用Pearson相关系数法判断是否为同源引起的异常压力信号，对同源的异常压力信号利用连续小波变换得到两个小波系数的极大值点所对应的时刻，利用极大值点所对应的时刻之差进行异常点定位。本发明提高了管道异常诊断的灵敏度，降低了误判率，并在最短的时间内较为准确检测压力异常点并定位。

Description

一种基于组合滤波和动态阈值的管道压力异常诊断方法

技术领域

本发明属于流体储运监控故故障检测领域，具体涉及一种基于组合滤波和动态阈值的管道压力异常诊断方法。

背景技术

在管道泄漏的实时检测方法中，基于压力波的管道泄漏诊断方法由于其原理和结构简单得到了广泛的应用。具不完全统计在我国至少有两万公里以上的长输管道安装了基于压力波的泄漏检测系统。虽然基于光纤、声波或者电阻网等的新型泄漏检测方法已经具有相对成熟的研究，但是因为基于压力信号泄漏实时诊断系统特点，其应用并未受到限制。

基于压力信号泄漏实时诊断系统，是以压力信号为核心的诊断技术，已经开展多年，也取得了显著的成绩。但是现有技术中基于压力信号的泄漏分析方法具有如下的问题：

(1)诊断速度较慢，光纤、声波、电阻网等方法都是在线的实时检测，而基于压力信号的诊断速度相对较慢。一般要管道泄漏后10分钟以上才能给出诊断信息，而如果管道发生泄漏，可能导致严重的后果。

(2)对于小泄漏和缓变泄漏反映不灵敏，一般认为1分钟内压力变化小于1％的泄漏是小泄漏。小泄漏和缓变泄漏是现役管道泄漏诊断的难题，目前没有哪种方法能完美地彻底解决这个问题，只能在现有的方法上逐步改进。

(3)误判断多，压力信号受工况调整影响严重，当工况调整时，压力信号会产生畸变，从而导致误判断。

因此可以利用小波对数据滤波，利用极大似然性统计分析对管道泄漏进行检测的方法，对压力信号进行小波变换寻找特征点，提高了泄漏定位的准确度，还可以通过神经网络对实时数据的分析完成对管道泄漏的检测，这种方法有效减小了误报率。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明提供一种基于组合滤波和动态阈值的管道压力异常诊断方法。

本发明的技术方案是：

一种基于组合滤波和动态阈值的管道压力异常诊断方法，包括以下步骤：

步骤1：实时获取液体对管道首端的压力信号和液体对管道末端的压力信号；

步骤2：对获取的液体对管道首端的压力信号和液体对管道末端的压力信号运用组合滤波方法进行滤波，组合滤波方法即首先对获取的压力信号进行低通滤波，再利用离散小波滤波方法对低通滤波后的压力信号进行分解、重构，获得组合滤波后的压力信号；

步骤3：将组合滤波后的压力信号进行分段处理，将每一段组合滤波后的压力信号平均分为前段压力信号和后段压力信号，计算前段压力信号的平均值与后段压力信号的平均值之差的绝对值δ；

步骤4：将δ与压力异常系数S进行比较，若δ＞S，表示该段压力信号为非平稳状态压力记录信号，对非平稳状态压力记录信号出现次数进行累计，若非平稳状态压力记录信号出现次数达到设定的次数N，则表示该段压力信号为非平稳状态压力信号，执行步骤6，若非平稳状态压力记录信号出现次数未达到设定的次数或δ≤S，表示该段压力信号为平稳状态压力信号，执行步骤5；

步骤5：实时计算组合滤波后的压力信号对应的信号波形纵坐标的最大值与纵坐标的最小值的差值，并将该差值作为各段平稳状态压力信号的动态阈值P，将管道首端各段平稳状态压力信号的动态阈值作为管道首端动态阈值，将管道末端各段平稳状态压力信号的动态阈值作为管道末端动态阈值，执行步骤7；

步骤6：分别对各非平稳状态压力记录信号进行离散小波变换，得到低频压力信号，计算各非平稳状态压力记录信号与低频压力信号的差值信号，将该差值信号的最大值与最小值之差作为非平稳状态压力记录信号的动态阈值记录值E_i，i＝1,2…N，将非平稳状态压力记录信号的动态阈值记录值E_i中的最大值作为非平稳状态压力信号的动态阈值P'，即P'＝MAX(E_i),将管道首端各段非平稳状态压力信号的动态阈值作为管道首端动态阈值，将管道末端各段非平稳状态压力信号的动态阈值作为管道末端动态阈值，执行步骤7；

步骤7：对组合滤波后的压力信号进行管道压力异常诊断；

步骤7.1：设组合滤波后液体对管道首端的压力信号序列为X＝{x(n-k+1),x(n-1),...,x(n)}，液体对管道末端的压力信号序列为Z＝{z(m-k+1),z(m-1),...,z(m)}，k为选取的压力信号序列长度，x(n)为n时刻管道首端组合滤波后压力信号的坐标值，m为n时刻的管道首端压力信号传递到管道末端的时刻，x(m)为实测n时刻的管道首端压力信号传递到末端的组合滤波后压力信号的坐标值，分别取X中n时刻之前的长度为i和长度为j的压力信号序列，分别取Z中m时刻之前的长度为i和长度为j的压力信号序列，分别计算X和Z中长度为i的压力信号序列的平均值和长度为j的压力信号序列的平均值之差的绝对值error₁和error₂，其中i≥4j，即： ${\mathrm{error}}_1=|{\stackrel{\‾}{X}}_i-{\stackrel{\‾}{X}}_j|,$ 其中, ${\stackrel{\‾}{X}}_i\frac{x\left(n\right)+x(n-1)+...+x(n-i+1)}{i}$ 是组合滤波后的管道首端压力信号X中n时刻前长度为i的压力信号序列的平均值,是组合滤波后的管道首端压力信号序列X中n时刻前长度为j的压力信号序列的平均值,同理计算出error₂；

步骤7.2：若error₁>管道首端动态阈值,且error₂>管道末端动态阈值，表示当前组合滤波后的压力信号为压力异常信号，执行步骤7.3，否则，表示当前组合滤波后的压力信号为正常信号，返回步骤1；

步骤7.3：设压力信号由管道首端传播到管道末端的理论时间差为Δt，若n-m＞Δt，则表示该压力异常信号为有效压力异常信号，执行步骤7.4，否则，返回步骤1；

步骤7.4：根据序列X＝{x(n-k+1),x(n-1),...,x(n)}、Z＝{z(m-k+1),z(m-1),...,z(m)}，利用Pearson相关系数法计算出该两个序列的相关系数ρ，判断ρ与设定的相关系数经验值C的大小，若ρ≥C，则此时管道首端的有效异常压力信号和管道末端的有效异常压力信号是由同一个压力源引起的异常压力信号，执行步骤8，否则，返回步骤1；

步骤8：对同一压力源引起的压力异常信号进行定位：对同一个压力源引起的管道首端压力异常信号和管道末端压力异常信号进行连续小波变换，得到两个小波系数的极大值点所对应的时刻，利用两个小波系数的极大值点所对应的时刻之差计算出管道压力异常点到管道首端的距离。

本发明的有益效果是：本发明一种基于组合滤波和动态阈值的管道压力异常诊断方法，利用动态阈值方法显著提高了灵敏度降低误判率，采用相关系数对管段两端压力相似性进行比对，可以在最短的时间内较为准确检测压力异常并定位，且方法简单。

对于实时检测系统，定位误差小于500m基本上可以满足实际要求。本发明可以在短时间内发现管道上的异常并且进行定位，各项指标满足实际需求。

附图说明

图1是本发明具体实施方式中的一种基于组合滤波和动态阈值的管道压力异常诊断方法的流程图；

图2是本发明具体实施方式中对获取的液体对管道首端的压力信号和液体对管道末端的压力信号运用组合滤波方法进行滤波的流程图；

图3是本发明具体实施方式中对平稳状态压力信号和非平稳状态压力信号的动态阈值的流程图；

图4是本发明具体实施方式中的一种基于组合滤波和动态阈值的管道压力异常诊断方法中由同一个压力源引起的异常压力信号示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明具体实施方式加以详细的说明。

一种基于组合滤波和动态阈值的管道压力异常诊断方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤1：实时获取液体对管道首端的压力信号和液体对管道末端的压力信号。

实时获取的液体对管道首端的压力信号和液体对管道末端的压力信号包含了一些常见的高频噪声，且具有一些冲激脉冲信号。

步骤2：对获取的液体对管道首端的压力信号和液体对管道末端的压力信号运用组合滤波方法进行滤波，组合滤波方法即首先对获取的压力信号进行低通滤波，再利用离散小波滤波方法对低通滤波后的压力信号进行分解、重构，获得组合滤波后的压力信号。

具体步骤如图2所示：

步骤2.1：对获取的液体对管道首端的压力信号和液体对管道末端的压力信号进行低通滤波，去除管道首端和管道末端压力信号的高频干扰。

低通滤波器的截止频率：

$f_H\≤\frac{1}{L/v}---\left(1\right)$

其中，L是管道长度，单位为km，v是压力信号传输平均速度，单位为km/s。

本实施方式采用IIR的巴特沃兹滤波器进行低通滤波，参数设置为：通带截止频率为1Hz，阻带截止频率为3Hz，通带增益为1dB，阻带增益为5dB。

步骤2.2：利用离散小波滤波方法对低通滤波后的管道首端的压力信号和管道末端的压力信号进行分解、重构，获得组合滤波后的压力信号。

离散小波滤波方法可以去除压力信号中的非周期干扰，锐化和凸显异常特征点，并且可以保留压力信号异常动态的边缘信息和相位信息。

本实施方式中选取的离散小波滤波参数为：母小波：db3；分解层数：6层，能较好完成滤波功能。

步骤3：将组合滤波后的压力信号进行分段处理，将每一段组合滤波后的压力信号平均分为前段压力信号和后段压力信号，计算前段压力信号的平均值与后段压力信号的平均值之差的绝对值δ，如图3所示。

设组合滤波后液体对管道首端的压力信号序列为X＝{x(n-k+1),x(n-1),...,x(n)}，液体对管道末端的压力信号序列为Z＝{z(m-k+1),z(m-1),...,z(m)}，k为选取的压力信号序列长度，以30～50个为宜，x(n)为n时刻管道首端组合滤波后压力信号的坐标值，m为n时刻的管道首端压力信号传递到管道末端的时刻，x(m)为实测n时刻的管道首端压力信号传递到末端的组合滤波后压力信号的坐标值。

将X平均分为前段压力信号X₁和后段压力信号X₂，计算前段压力信号X₁的平均值与后段压力信号X₂的平均值之差的绝对值δ：

$\mathrm{\δ}=|{\stackrel{\‾}{X}}_2-{\stackrel{\‾}{X}}_1|---\left(2\right)$

其中： ${\stackrel{\‾}{X}}_1\frac{x\left(n\right)+x(n-1)+...+x(n-m+1)}{k/2}$ 是前段压力信号k/2个信号序列的平均值， ${\stackrel{\‾}{X}}_2\frac{x(n-k+1)+x(n-k+2)+...+x(n-k+m)}{k/2}$ 是后段压力信号k/2个信号序列的平均值。

同理计算出末端组合滤波后的压力信号序列Z前段压力信号序列Z₁与后段压力信号序列Z₂的平均值差的绝对值δ'。

步骤4：将δ、δ'与压力异常系数S进行比较，压力异常系数S是在大量经验统计值，一般取值为0.1～0.5，本实施方式中，选取S＝0.25，若δ＞S，表示该段管道首端压力信号为非平稳状态压力记录信号，对非平稳状态压力记录信号出现次数进行累计，经过大量试验，若非平稳状态压力记录信号出现次数N达到5～10时，说明出现了非平稳压力信号，因此设定的次数N的取值范围定为5～10。若非平稳状态压力记录信号出现次数达到设定的次数N，则表示该段压力信号为非平稳状态压力信号，执行步骤6。

若非平稳状态压力记录信号出现次数未达到设定的次数或δ≤S，表示该段压力信号为平稳状态压力信号，执行步骤5。

同理对管道末端压力信号进行判断。

步骤5：实时计算组合滤波后的压力信号对应的信号波形纵坐标的最大值与纵坐标的最小值的差值，并将该差值作为各段平稳状态压力信号的动态阈值P，将管道首端各段平稳状态压力信号的动态阈值作为管道首端动态阈值，将管道末端各段平稳状态压力信号的动态阈值作为管道末端动态阈值，执行步骤7。

组合滤波后的压力信号对应的信号波形纵坐标的最大值与纵坐标的最小值的差值作为各段平稳状态压力信号的动态阈值P：

P＝Max(x(n-k+1),x(n-1),...,x(n))-Min(x(n-k+1),x(n-1),...,x(n))     (3)

步骤6：分别对各非平稳状态压力记录信号进行离散小波变换，得到低频压力信号，计算各非平稳状态压力记录信号与低频压力信号的差值信号，将该差值信号的最大值与最小值之差作为非平稳状态压力记录信号的动态阈值记录值E_i，i＝1,2…N，将非平稳状态压力记录信号的动态阈值记录值E_i中的最大值作为非平稳状态压力信号的动态阈值P'，即P'＝MAX(E_i),将管道首端各段非平稳状态压力信号的动态阈值作为管道首端动态阈值，将管道末端各段非平稳状态压力信号的动态阈值作为管道末端动态阈值，执行步骤7。

本实施方式中选取的离散小波变换中母小波：db3,分解层数：6层,得到的低频压力信号序列为Y＝{y(n-k+1),y(n-1),...,y(n)}。

各非平稳状态压力记录信号与低频压力信号的差值信号为G＝X-Y，即G＝{g(n-k+1),g(n-1),...,g(n)}。

将该差值信号的最大值与最小值之差作为非平稳状态压力记录信号的动态阈值记录值E_i，i＝1,2…N，即：

E_i＝Max(g_i(n-k+1),g_i(n-1),...,g_i(n))-Min(g_i(n-k+1),g_i(n-1),...,g_i(n))     (4)

将非平稳状态压力记录信号的动态阈值记录值E_i中的最大值作为非平稳状态压力信号的动态阈值P',即P'＝MAX(E_i),

步骤7：对组合滤波后的压力信号进行管道压力异常诊断。

步骤7.1：分别取X中n时刻之前的长度为i和长度为j的压力信号序列，分别取Z中m时刻之前的长度为i和长度为j的压力信号序列，分别计算X和Z中长度为i的压力信号序列的平均值和长度为j的压力信号序列的平均值之差的绝对值error₁和error₂，其中i≥4j，即：

${\mathrm{error}}_1=|{\stackrel{\‾}{X}}_i-{\stackrel{\‾}{X}}_j|---\left(5\right)$

其中,是组合滤波后的管道首端压力信号X中n时刻前长度为i的压力信号序列的平均值。

是组合滤波后的管道首端压力信号序列X中n时刻前长度为j的压力信号序列的平均值。

同理计算出error₂。

本实施方式中，由于压力信号中的故障信号都是低频数据，因此为了避免未被滤除的高频干扰对检测产生影响，j取5，i≥4j，保证error₁和error₂的真实性。

步骤7.2：若error₁>管道首端动态阈值,且error₂>管道末端动态阈值，表示当前组合滤波后的压力信号为压力异常信号，执行步骤7.3，否则，表示当前组合滤波后的压力信号为正常信号，返回步骤1。

步骤7.3：设压力信号由管道首端传播到管道末端的理论时间差为Δt，若n-m＞Δt，则表示该压力异常信号为有效压力异常信号，执行步骤7.4，否则，返回步骤1。

压力信号由管道首端传播到管道末端的理论时间差Δt为：

$\mathrm{\Δt}=\frac{L}{\stackrel{\‾}{v}}+\mathrm{\δ}---\left(6\right)$

其中，L是管道长度，是压力信号传输速度，δ是小的裕量，一般为0.05s。

其中，Δt是压力信号从管道首端传到管道末端的时间加上一个裕量，这样能够提高算法的精度，减少算法的计算量。

步骤7.4：根据序列X＝{x(n-k+1),x(n-1),...,x(n)}、Z＝{z(m-k+1),z(m-1),...,z(m)}，利用Pearson相关系数法计算出该两个序列的相关系数ρ，判断ρ与设定的相关系数经验值C的大小，若ρ≥C，则此时管道首端的有效异常压力信号和管道末端的有效异常压力信号是由同一个压力源引起的异常压力信号，执行步骤8，否则，返回步骤1。

Pearson相关系数法计算公式如下：

$\mathrm{\ρ}=\frac{\underset{a=n-k+1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}(x_a-\stackrel{\‾}{X})\underset{b=m-k+1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}(z_b-\stackrel{\‾}{Z})}{{}^{}\sqrt{\underset{a=n-k+1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{(x_a-\stackrel{\‾}{X})}^2\underset{b=m-k+1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{(z_b-\stackrel{\‾}{Z})}^2}{}^{}\underset{}{}}---\left(7\right)$

其中，a＝n-k+1...n，b＝m-k+1...m。

设定的相关系数经验值C一般取为0.8。

步骤8：对同一压力源引起的压力异常信号进行定位：对同一个压力源引起的管道首端压力异常信号和管道末端压力异常信号进行连续小波变换，本实施方式中选取的连续小波变换的参数为：母小波为sym2,小波尺度为7。得到两个小波系数的极大值点所对应的时刻t_X和t_Z，利用两个小波系数的极大值点所对应的时刻之差计算出管道压力异常点到管道首端的距离。

如图4所示，为由同一个压力源引起的异常压力信号示意图。

压力源距离管道首端的定位公式如下：

$d=\frac{{\mathrm{\τv}}_1{v}_2+{\mathrm{Lv}}_1}{v_1+v_2}---\left(8\right)$

其中，d为管道压力异常点到管道首端的距离，L为管道长度，本实施方式能测量的管道长度上限是300km；τ＝t_X-t_Z，v₁、v₂为压力信号在管道内逆流和顺流的传播速度。

Claims (1)

1.一种基于组合滤波和动态阈值的管道压力异常诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：实时获取液体对管道首端的压力信号和液体对管道末端的压力信号；

步骤2：对获取的液体对管道首端的压力信号和液体对管道末端的压力信号运用组合滤波方法进行滤波，组合滤波方法即首先对获取的压力信号进行低通滤波，再利用离散小波滤波方法对低通滤波后的压力信号进行分解、重构，获得组合滤波后的压力信号；

步骤3：将组合滤波后的压力信号进行分段处理，将每一段组合滤波后的压力信号平均分为前段压力信号和后段压力信号，计算前段压力信号的平均值与后段压力信号的平均值之差的绝对值δ；

步骤4：将δ与压力异常系数S进行比较，若δ＞S，表示该段压力信号为非平稳状态压力记录信号，对非平稳状态压力记录信号出现次数进行累计，若非平稳状态压力记录信号出现次数达到设定的次数N，则表示该段压力信号为非平稳状态压力信号，执行步骤6，若非平稳状态压力记录信号出现次数未达到设定的次数或δ≤S，表示该段压力信号为平稳状态压力信号，执行步骤5；

步骤5：实时计算组合滤波后的压力信号对应的信号波形纵坐标的最大值与纵坐标的最小值的差值，并将该差值作为各段平稳状态压力信号的动态阈值P，将管道首端各段平稳状态压力信号的动态阈值作为管道首端动态阈值，将管道末端各段平稳状态压力信号的动态阈值作为管道末端动态阈值，执行步骤7；

步骤6：分别对各非平稳状态压力记录信号进行离散小波变换，得到低频压力信号，计算各非平稳状态压力记录信号与低频压力信号的差值信号，将该差值信号的最大值与最小值之差作为非平稳状态压力记录信号的动态阈值记录值E_i，i＝1,2…N，将非平稳状态压力记录信号的动态阈值记录值E_i中的最大值作为非平稳状态压力信号的动态阈值P'，即P'＝MAX(E_i),将管道首端各段非平稳状态压力信号的动态阈值作为管道首端动态阈值，将管道末端各段非平稳状态压力信号的动态阈值作为管道末端动态阈值，执行步骤7；

步骤7：对组合滤波后的压力信号进行管道压力异常诊断；

步骤7.1：设组合滤波后液体对管道首端的压力信号序列为X＝{x(n-k+1),x(n-1),...,x(n)}，液体对管道末端的压力信号序列为Z＝{z(m-k+1),z(m-1),...,z(m)}，k为选取的压力信号序列长度，x(n)为n时刻管道首端组合滤波后压力信号的坐标值，m为n时刻的管道首端压力信号传递到管道末端的时刻，x(m)为实测n时刻的管道首端压力信号传递到末端的组合滤波后压力信号的坐标值，分别取X中n时刻之前的长度为i和长度为j的压力信号序列，分别取Z中m时刻之前的长度为i和长度为j的压力信号序列，分别计算X和Z中长度为i的压力信号序列的平均值和长度为j的压力信号序列的平均值之差的绝对值error₁和error₂，其中i≥4j，即： ${\mathrm{error}}_1=|{\stackrel{\‾}{X}}_i-{\stackrel{\‾}{X}}_j|,$ 其中, ${\stackrel{\‾}{X}}_i\frac{x\left(n\right)+x(n-1)+...+x(n-i+1)}{i}$ 是组合滤波后的管道首端压力信号X中n时刻前长度为i的压力信号序列的平均值,是组合滤波后的管道首端压力信号序列X中n时刻前长度为j的压力信号序列的平均值,同理计算出error₂；

步骤7.2：若error₁>管道首端动态阈值,且error₂>管道末端动态阈值，表示当前组合滤波后的压力信号为压力异常信号，执行步骤7.3，否则，表示当前组合滤波后的压力信号为正常信号，返回步骤1；

步骤7.3：设压力信号由管道首端传播到管道末端的理论时间差为Δt，若n-m＞Δt，则表示该压力异常信号为有效压力异常信号，执行步骤7.4，否则，返回步骤1；

步骤7.4：根据序列X＝{x(n-k+1),x(n-1),...,x(n)}、Z＝{z(m-k+1),z(m-1),...,z(m)}，利用Pearson相关系数法计算出该两个序列的相关系数ρ，判断ρ与设定的相关系数经验值C的大小，若ρ≥C，则此时管道首端的有效异常压力信号和管道末端的有效异常压力信号是由同一个压力源引起的异常压力信号，执行步骤8，否则，返回步骤1；

步骤8：对同一压力源引起的压力异常信号进行定位：对同一个压力源引起的管道首端压力异常信号和管道末端压力异常信号进行连续小波变换，得到两个小波系数的极大值点所对应的时刻，利用两个小波系数的极大值点所对应的时刻之差计算出管道压力异常点到管道首端的距离。