CN106499957A - 一种压力波信号发生器及管道内检测器实时跟踪定位方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种压力波信号发生器及管道内检测器实时跟踪定位方法。该压力波发生器安装在管道内检测器法兰上，随管道内检测器在管道内部前进时产生压力波信号；压力波发生器包括：取力轮、支臂、摆动臂、第一齿轮、释放器、弹簧、运动副、螺杆、减速机、第二齿轮。该方法包括：采集管道首端、管道末端的实时压力信号并进行相空间重构；构建并训练压力波混沌状态预测模型，同构压力波混沌状态实时模型和压力波混沌状态同步模型；检测出压力波信号发生器产生的压力波信号到达管道首端的时间、到达管道末端的时间；计算管道内检测器到管道末端的距离；本发明可实现管道内检测器的实时追踪和卡堵定位，追踪范围较大，不受管道埋地深度和管壁厚度限制。

Description

一种压力波信号发生器及管道内检测器实时跟踪定位方法

技术领域

本发明属于管道检测技术领域，具体涉及一种压力波信号发生器及管道内检测器实时跟踪定位方法。

背景技术

随着能源需求的增加，作为油气能源主要输送方式的管道运输以其不可取代的突出优势，在全世界范围内得到了广泛的应用，与此同时，管道运输的安全性问题也越来越受到各国政府的重视，由于所运输介质的危险性和污染性，一旦发生事故会造成巨大的生命财产损失和环境污染。管道事故检测是石油、化工、天然气等领域中需要解决的重要问题之一，而管道内检测是管道事故检测的一种重要的方法。应用管道内检测这种方法，管道内检测器在管道内部移动，就需要实时确定其在管道中的位置，尤其是当其卡堵在管道中时，更需要及时准确地确定其在管道中的位置，以便采取相应措施。如果长时间卡在管道中，使得流体不能正常运输，将会造成巨额的经济损失和环境污染。

现有的管道内检测仪器示踪定位技术，或者需要外部辅助信息定位，如：定点磁标法、静磁场定位法、放射性射线定位法、GPS/INS组合导航系统定位法，或者定位精度不高，如：里程轮定位法。因此，现有的示踪定位技术难以实现对管道中的内检测仪器进行实时跟踪定位。

发明内容

针对现有技术存在的问题，本发明提供一种压力波信号发生器及管道内检测器实时跟踪定位方法。

本发明的技术方案如下：

一种压力波信号发生器，安装在管道内检测器法兰上，所述压力波信号发生器随管道内检测器在管道内部前进时产生压力波信号；

所述压力波信号发生器包括：取力轮、支臂、摆动臂、第一齿轮、释放器、弹簧、运动副、螺杆、减速机、第二齿轮；

管道内检测器法兰上设置第一支撑点、第二支撑点，取力轮通过支臂连接到第一支撑点，摆动臂连接到第二支撑点，摆动臂上安装有释放器，释放器通过弹簧与运动副连接，运动副通过螺杆连接减速机，取力轮上安装有第一齿轮，减速机连接有第二齿轮，第一齿轮、第二齿轮啮合。

一种基于所述压力波信号发生器的管道内检测器实时跟踪定位方法，包括：

步骤1：管道内检测器在管道内部前进时，取力轮紧贴管壁向前滚动，带动安装在取力轮上的第一齿轮转动，第一齿轮驱动第二齿轮转动，通过减速机驱动螺杆转动，通过运动副将旋转运动转化为直线往复运动，弹簧蓄力过程，驱动摆动臂上移，蓄力到设定值时，释放器动作，在弹簧力的驱动下，摆动臂绕第二支撑点回位，产生一次压力波；

步骤2：采集管道首端、管道末端的实时压力信号，并进行相空间重构；

步骤3：构建并训练压力波混沌状态预测模型M₁，同构压力波混沌状态实时模型M₂和压力波混沌状态同步模型M₃；

步骤4：从相空间重构后的实时压力信号中检测出压力波信号发生器产生的压力波信号到达管道首端的时间到达管道末端的时间

步骤5：根据压力波信号到达管道首端的时刻和压力波信号到达管道首端的时刻计算管道内检测器到管道末端的距离，完成管道内检测器跟踪定位；

管道内检测器到管道末端的距离；

其中，L₀为管道首端到管道末端的距离，v为压力波信号在管道内介质中的传播速度，L_x为管道内检测器到管道末端的距离。

所述步骤2，包括：

步骤2.1：获取管道首端、管道末端的历史压力信号，计算最佳嵌入维数和延迟时间；

步骤2.2：采集管道首端、管道末端的实时压力信号，根据最佳嵌入维数m和延迟时间τ对实时压力信号进行相空间重构。

所述步骤3，包括：

步骤3.1：基于神经网络离线构建压力波混沌状态预测模型M₁，输入为t时刻以前的压力信号，输出为t+1时刻的压力信号；

步骤3.2：利用实时压力信号及历史压力信号训练压力波混沌状态预测模型M₁；

步骤3.3：同构压力波混沌状态实时模型M₂和压力波混沌状态同步模型M₃。

所述步骤4，包括：

步骤4.1：将相空间重构后的实时压力信号分别输入到压力波混沌状态预测模型M₁、压力波混沌状态实时模型M₂和压力波混沌状态同步模型M₃，利用压力波混沌状态预测模型M₁输出下一时刻的压力信号预测值利用压力波混沌状态实时模型M₂输出下一时刻的压力信号实际值x_n+1，利用压力波混沌状态同步模型M₃输出下一时刻的压力信号同步值n＝N-(m-1)τ，N是历史压力信号的个数，m为最佳嵌入维数，τ为延迟时间；

步骤4.2：计算预测误差T₁为设定的预测误差阈值；若E₁＞T₁，执行步骤4.6，否则返回步骤4.1；

步骤4.3：计算模型误差T₂为设定的模型误差阈值；若E₂＞T₂，更新压力波混沌状态同步模型M₃，否则指向步骤4.5；

步骤4.4：计算同步误差T₃为设定的同步误差阈值；若E₃＞T₃，进行步骤4.5，否则返回步骤4.1；

步骤4.5：根据压力波混沌状态同步模型M₃的结构同步压力波混沌状态预测模型M₁，返回步骤4.1；

步骤4.6：记录当前时刻为压力波信号到达管道首端的时间或压力波信号到达管道末端的时间：若当前输入的是管道首端的实时压力信号，则记录当前时刻为压力波信号到达管道首端的时间若当前输入的是管道末端的实时压力信号，则记录当前时刻为压力波信号到达管道末端的时间

所述的方法采用的管道内检测器实时跟踪定位系统，包括：

安装在管道首端和末端的首端压力传感器模块和末端压力传感器模块、信号调理模块、A/D转换模块、FPGA中央处理单元；

管道内检测器在管道内部前进时，压力波信号发生器周期性产生压力波，首端压力传感器模块、末端压力传感器模块分别采集传播到管道首端、末端的实时压力信号，首端压力传感器模块的输出端、末端压力传感器模块的输出端分别连接各自的信号调理模块，信号调理模块连接A/D转换模块的输入端；A/D转换模块的输出端连接FPGA中央处理单元的输入端。

所述FPGA中央处理单元，设有：

相空间重构模块：采集管道首端、管道末端的实时压力信号，并进行相空间重构；

模型构建模块：构建并训练压力波混沌状态预测模型M₁，并利用训练好的压力波混沌状态预测模型对压力波混沌状态实时模型M₂和压力波混沌状态同步模型M₃进行同构；

信号检测模块：从相空间重构后的实时压力信号中检测出压力波信号发生器产生的压力波信号到达管道首端的时间到达管道末端的时间

跟踪定位模块：根据压力波信号到达管道首端的时刻和压力波信号到达管道首端的时刻计算管道内检测器到管道末端的距离，完成管道内检测器跟踪定位。

所述相空间重构模块，包括：

计算模块：获取管道首端、管道末端的历史压力信号，计算最佳嵌入维数和延迟时间；

相空间重构模块：采集管道首端、管道末端的实时压力信号，根据最佳嵌入维数m和延迟时间τ对实时压力信号进行相空间重构。

所述模型构建模块，包括：

构建模块：基于神经网络离线构建压力波混沌状态预测模型M₁，输入为t时刻以前的压力信号，输出为t+1时刻的压力信号；

训练模块：利用实时压力信号及历史压力信号训练压力波混沌状态预测模型M₁；

同构模块：同构压力波混沌状态实时模型M₂和压力波混沌状态同步模型M₃。

所述信号检测模块，包括：

信号检测模块：将相空间重构后的实时压力信号分别输入到压力波混沌状态预测模型M₁、压力波混沌状态实时模型M₂和压力波混沌状态同步模型M₃，利用压力波混沌状态预测模型M₁输出下一时刻的压力信号预测值利用压力波混沌状态实时模型M₂输出下一时刻的压力信号实际值x_n+1，利用压力波混沌状态同步模型M₃输出下一时刻的压力信号同步值n＝N-(m-1)τ，N是历史压力信号的个数，m为最佳嵌入维数，τ为延迟时间；

预测误差判断模块：计算预测误差T₁为设定的预测误差阈值；若E₁＞T₁，则转去记录模块；

模型误差判断模块：计算模型误差T₂为设定的模型误差阈值；若E₂＞T₂，更新压力波混沌状态同步模型M₃；

同步误差判断模块：计算同步误差T₃为设定的同步误差阈值；若E₃＞T₃，转去同步更新模块；

同步更新模块：根据压力波混沌状态同步模型M₃的结构同步压力波混沌状态预测模型M₁；

记录模块：记录当前时刻为压力波信号到达管道首端的时间或压力波信号到达管道末端的时间：若当前输入的是管道首端的实时压力信号，则记录当前时刻为压力波信号到达管道首端的时间若当前输入的是管道末端的实时压力信号，则记录当前时刻为压力波信号到达管道末端的时间

有益效果：

管道内检测器在管道内运行时携带本发明提供的压力波信号发生器，压力波信号发生器安装在管道内检测器法兰上，管道内检测器在管道内运行时由取力轮取力，带动安装在取力轮上的齿轮转动，齿轮驱动齿轮转动，通过减速机驱动螺杆转动，通过运动副将旋转运动转化为直线往复运动。弹簧蓄力过程，驱动摆动臂上移，蓄力到设定值时，释放器动作，在弹簧力的驱动下，摆动臂迅速绕摆动臂支点回位，实时采集管道内的压力信号，利用管道首、末端压力波信号具有的混沌特性，基于混沌同步的管道内检测器实时跟踪定位方法进行内检测器的实时定位。本发明可实现管道内检测器的实时追踪和卡堵定位，定位精度高，追踪范围较大，不受管道埋地深度和管壁厚度限制；利用FPGA中央处理单元的多总线并行处理机制，提高了系统的数据处理速度；利用混沌系统对初值的敏感性和对噪声的免疫能力，提高了对淹没在噪声中的微弱压力波信号的检测能力，降低了系统对信噪比的要求。

附图说明

图1是本发明具体实施方式中压力波信号发生器结构示意图；

图2是本发明具体实施方式中管道内检测器实时跟踪定位系统框图；

图3是本发明具体实施方式中信号调理模块电路原理图；

图4是本发明具体实施方式中A/D转换模块与FPGA中央处理单元接口电路图；

图5是本发明具体实施方式中基于所述压力波信号发生器的管道内检测器实时跟踪定位方法流程图；

图6是本发明具体实施方式中步骤4流程图；

图7是本发明具体实施方式中实时跟踪定位原理图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细说明。

本实施方式提供一种如图1所示的压力波信号发生器，安装在管道内检测器法兰1上，所述压力波信号发生器随管道内检测器在管道内部前进时产生压力波信号；

所述压力波信号发生器包括：取力轮4、支臂5、摆动臂6、第一齿轮7、释放器8、弹簧9、运动副10、螺杆11、减速机12、第二齿轮13；

管道内检测器法兰1上设置第一支撑点2、第二支撑点3，取力轮4通过支臂5连接到第一支撑点2，摆动臂6连接到第二支撑点3，摆动臂6上安装有释放器8，释放器8通过弹簧9与运动副10连接，运动副10通过螺杆11连接减速机12，取力轮4上安装有第一齿轮7，减速机12连接有第二齿轮13，第一齿轮7、第二齿轮13啮合。

本装置采用最简单的纯机械式结构，结构简单，体积小巧，加工制作成本低，安全可靠；通过调节第一齿轮与第二齿轮的齿数之间的比值关系，可以决定运动副的直线往复速度，进而可以调节摆动臂的摆动频率，产生不同频率和幅值的压力波；另外，本装置能够持续产生压力波，且不需要耗费电能，节约了能源，适合长距离管道中使用。

本实施方式中，采用如图2所示的管道内检测器实时跟踪定位系统，包括：

安装在管道首端和末端的首端压力传感器模块和末端压力传感器模块、信号调理模块、A/D转换模块、FPGA中央处理单元；

管道内检测器在管道内部前进时，压力波信号发生器周期性产生压力波，首端压力传感器模块、末端压力传感器模块分别采集传播到管道首端、末端的实时压力信号，首端压力传感器模块的输出端、末端压力传感器模块的输出端分别连接各自的信号调理模块，信号调理模块连接A/D转换模块的输入端；A/D转换模块的输出端连接FPGA中央处理单元的输入端。

首端压力传感器模块、末端压力传感器模块将传播到管道首端、末端的实时压力信号转换为电压信号，本实施方式的系统以采集到的压力值作为研究对象，所以压力传感器的灵敏度比较重要，但是再高精度的灵敏度也无法滤除压力信号本身的噪声，因此只要选择合适的传感器即可，不用过分追求高灵敏度。

信号调理模块的电路原理如图3所示，该模块实现压力信号的滤波和放大，压力传感器模块的输出首先经过信号调理模块的滤波电路滤波，然后连接到运算放大器的反相输入端，同相输入端接2.5V的参考电压，运算放大器的输出端连接合适的电阻、电容进行滤波，其中运算放大器的型号为AD824。

A/D转换模块与FPGA中央处理单元的接口电路图如图4所示，A/D转换模块将电压信号转换为数字信号，A/D转换模块的输出端连接FPGA中央处理单元的自定义I/O口；其中，A/D转换模块的型号为ADS7844，FPGA中央处理单元的型号为EP3C25Q240C8。

所述FPGA中央处理单元，设有：

相空间重构模块：采集管道首端、管道末端的实时压力信号，并进行相空间重构；

模型构建模块：构建并训练压力波混沌状态预测模型M₁，并利用训练好的压力波混沌状态预测模型对压力波混沌状态实时模型M₂和压力波混沌状态同步模型M₃进行同构；

信号检测模块：从相空间重构后的实时压力信号中检测出压力波信号发生器产生的压力波信号到达管道首端的时间t₁ ^*、到达管道末端的时间t₂ ^*；

跟踪定位模块：根据压力波信号到达管道首端的时刻t₁ ^*和压力波信号到达管道末端的时刻t₂ ^*，计算管道内检测器到管道末端的距离，完成管道内检测器跟踪定位。

所述相空间重构模块，包括：

计算模块：获取管道首端、管道末端的历史压力信号，计算最佳嵌入维数和延迟时间；

相空间重构模块：采集管道首端、管道末端的实时压力信号，根据最佳嵌入维数m和延迟时间τ对实时压力信号进行相空间重构。

所述模型构建模块，包括：

构建模块：基于神经网络离线构建压力波混沌状态预测模型M₁，输入为t时刻以前的压力信号，输出为t+1时刻的压力信号；

训练模块：利用实时压力信号及历史压力信号训练压力波混沌状态预测模型M₁；

同构模块：同构压力波混沌状态实时模型M₂和压力波混沌状态同步模型M₃。

所述信号检测模块，包括：

信号检测模块：将相空间重构后的实时压力信号分别输入到压力波混沌状态预测模型M₁、压力波混沌状态实时模型M₂和压力波混沌状态同步模型M₃，利用压力波混沌状态预测模型M₁输出下一时刻的压力信号预测值利用压力波混沌状态实时模型M₂输出下一时刻的压力信号实际值x_n+1，利用压力波混沌状态同步模型M₃输出下一时刻的压力信号同步值n＝N-(m-1)τ，N是历史压力信号的个数，m为最佳嵌入维数，τ为延迟时间；

预测误差判断模块：计算预测误差T₁为设定的预测误差阈值；若E₁＞T₁，则转去记录模块；

模型误差判断模块：计算模型误差T₂为设定的模型误差阈值；若E₂＞T₂，更新压力波混沌状态同步模型M₃；

同步误差判断模块：计算同步误差T₃为设定的同步误差阈值；若E₃＞T₃，转去同步更新模块；

同步更新模块：根据压力波混沌状态同步模型M₃的结构同步压力波混沌状态预测模型M₁；

记录模块：记录当前时刻为压力波信号到达管道首端的时间或压力波信号到达管道末端的时间：若当前输入的是管道首端的实时压力信号，则记录当前时刻为压力波信号到达管道首端的时间若当前输入的是管道末端的实时压力信号，则记录当前时刻为压力波信号到达管道末端的时间

本实施方式中，管道内检测器在管道内运行时，上述压力波信号发生器周期性产生压力波信号，可以通过安装在管道首端和末端的首端压力传感器模块、末端压力传感器模块分别采集传播到管道首端、末端的压力信号，并将它们转换为电信号；转换后的首端电信号、末端电信号分别经各自的信号调理模块进行滤波、放大后，送入各自的A/D转换模块；A/D转换模块实现模/数转换后把它们送入FPGA中央处理单元进行实时定位。

一种基于所述压力波信号发生器的管道内检测器实时跟踪定位方法，如图5所示，包括：

步骤1：管道内检测器在管道内部前进时，取力轮紧贴管壁向前滚动，带动安装在取力轮上的第一齿轮转动，第一齿轮驱动第二齿轮转动，通过减速机驱动螺杆转动，通过运动副将旋转运动转化为直线往复运动，弹簧蓄力过程，驱动摆动臂上移，蓄力到设定值时，释放器动作，在弹簧力的驱动下，摆动臂绕第二支撑点回位，产生一次压力波；

步骤2：采集管道首端、管道末端的实时压力信号，并进行相空间重构；

所述步骤2具体包括：

步骤2.1：获取管道首端、管道末端的历史压力信号{x_t，t＝0，1，2，…，N}(不含压力波信号发生器产生的压力波信号)，其中，x_t是历史t时刻的压力信号，N是历史压力信号的个数，计算最佳嵌入维数m和延迟时间τ；最佳嵌入维数m是采用伪近邻法求得的，延迟时间τ是采用互分析法求得的，m取5，τ取4；

步骤2.2：采集管道首端、管道末端的实时压力信号(含压力波信号发生器产生的压力波信号)，根据最佳嵌入维数m和延迟时间τ对实时压力信号进行相空间重构。

实时采集管道内压力信号(含压力波信号发生器产生的压力波信号)，根据最佳嵌入维数m和延迟时间τ对实时压力信号进行相空间重构，得到相空间重构的实时压力信号：

X_t ^T＝(x_t，x_t+τ，x_t+2τ，…，x_t+(m-1)τ)

利用相空间重构的实时压力信号X_t构造n×m维相空间矩阵为

V＝(X₁，X₂，…，X_M)^T

其中，V是相空间矩阵，M＝1，2，…，n，n＝N-(m-1)τ。

步骤3：构建并训练压力波混沌状态预测模型M₁，同构压力波混沌状态实时模型M₂和压力波混沌状态同步模型M₃；

所述步骤3具体包括：

步骤3.1：基于神经网络离线构建压力波混沌状态预测模型M₁，输入为t时刻以前的压力信号X_t，输出为t+1时刻的压力信号x_t+5×4；

步骤3.2：利用实时压力信号及历史压力信号训练压力波混沌状态预测模型M₁；

步骤3.3：同构压力波混沌状态实时模型M₂和压力波混沌状态同步模型M₃。

步骤4：从相空间重构后的实时压力信号中检测出压力波信号发生器产生的压力波信号到达管道首端的时间到达管道末端的时间

鉴于不同管段状况和不同时间的工况调整，离线训练的压力波混沌状态预测模型M₁适用时间较短，若不更新压力波混沌状态预测模型M₁则会导致预测结果不准确，若实时更新压力波混沌状态预测模型M₁则会引起计算量骤增，从而导致对压力波信号发生器发出的信号检测失败。为了解决上述问题，本实施方式对压力波混沌状态同步模型M₃进行实时同步更新，确保其预测输出的准确性，由于对压力波混沌状态同步模型M₃进行的实时同步更新不会影响信号检测的性能，而对压力波混沌状态预测模型M₁进行不确定时间间隔更新，即当压力波混沌状态预测模型M₁预测不准时利用压力波混沌状态同步模型M₃对其进行同构更新，这样，在保证预测结果准确性的前提下，提高了微弱压力波信号的检测速度。

如图6所示，所述步骤4具体包括：

步骤4.1：将相空间重构后的实时压力信号分别输入到压力波混沌状态预测模型M₁、压力波混沌状态实时模型M₂和压力波混沌状态同步模型M₃，利用压力波混沌状态预测模型M₁输出下一时刻的压力信号预测值利用压力波混沌状态实时模型M₂输出下一时刻的压力信号实际值x_n+1，利用压力波混沌状态同步模型M₃输出下一时刻的压力信号同步值

步骤4.2：计算预测误差T₁为设定的预测误差阈值；若E₁＞T₁，执行步骤4.6；

步骤4.3：计算模型误差T₂为设定的模型误差阈值；若E₂＞T₂，更新压力波混沌状态同步模型M₃；

步骤4.4：计算同步误差T₃为设定的同步误差阈值。若E₃＞T₃，进行步骤4.5；

步骤4.5：根据压力波混沌状态同步模型M₃的结构同步压力波混沌状态预测模型M₁，返回步骤4.1；

步骤4.6：记录当前时刻为压力波信号到达管道首端的时间或压力波信号到达管道末端的时间：若当前输入的是管道首端的实时压力信号，则记录当前时刻为压力波信号到达管道首端的时间若当前输入的是管道末端的实时压力信号，则记录当前时刻为压力波信号到达管道末端的时间

步骤5：根据压力波信号到达管道首端的时刻和压力波信号到达管道首端的时刻计算管道内检测器到管道末端的距离，完成管道内检测器跟踪定位；

如图7所示，L₀为管道首端到管道末端的距离，管道内油体流速为a，压力波在管道内油体中的传播速度为v。设当t₀时刻管道内检测器在管道中距离管道末端L_x时，管道内检测器携带的压力波信号发生器产生压力波信号，该压力波信号在管道中经过时长t_s传输到管道首端，到达管道首端时刻为该压力波信号在管道中经过时长t_e传输到管道末端，到达管道末端时刻为根据图7所示的管道负压波泄漏定位原理，由于管道内油体流速a相对于压力波在管道内油体中的传播速度v很小，忽略管道内油体流速a。因此，通过下式计算出管道内检测器到管道末端的距离；

其中，L₀为管道首端到管道末端的距离，v为压力波信号在管道内介质(油体)中的传播速度，L_x为管道内检测器到管道末端的距离。

与现有管道内检测器定位方法相比，本发明可实现管道内检测器的实时追踪和卡堵定位，定位精度高，追踪范围较大，不受管道埋地深度和管壁厚度限制；利用FPGA中央处理单元的多总线并行处理机制，提高了系统的数据处理速度；利用混沌系统对初值的敏感性和对噪声的免疫能力，提高了对淹没在噪声中的微弱压力波信号的检测能力，降低了系统对信噪比的要求。

Claims (10)

1.一种压力波信号发生器，其特征在于，所述压力波信号发生器安装在管道内检测器法兰(1)上，所述压力波信号发生器随管道内检测器在管道内部前进时产生压力波信号；

所述压力波信号发生器包括：取力轮(4)、支臂(5)、摆动臂(6)、第一齿轮(7)、释放器(8)、弹簧(9)、运动副(10)、螺杆(11)、减速机(12)、第二齿轮(13)；

管道内检测器法兰(1)上设置第一支撑点(2)、第二支撑点(3)，取力轮(4)通过支臂(5)连接到第一支撑点(2)，摆动臂(6)连接到第二支撑点(3)，摆动臂(6)上安装有释放器(8)，释放器(8)通过弹簧(9)与运动副(10)连接，运动副(10)通过螺杆(11)连接减速机(12)，取力轮(4)上安装有第一齿轮(7)，减速机(12)连接有第二齿轮(13)，第一齿轮(7)、第二齿轮(13)啮合。

2.一种基于权利要求1所述压力波信号发生器的管道内检测器实时跟踪定位方法，其特征在于，包括：

步骤1：管道内检测器在管道内部前进时，取力轮紧贴管壁向前滚动，带动安装在取力轮上的第一齿轮转动，第一齿轮驱动第二齿轮转动，通过减速机驱动螺杆转动，通过运动副将旋转运动转化为直线往复运动，弹簧蓄力过程，驱动摆动臂上移，蓄力到设定值时，释放器动作，在弹簧力的驱动下，摆动臂绕第二支撑点回位，产生一次压力波；

步骤2：采集管道首端、管道末端的实时压力信号，并进行相空间重构；

步骤3：构建并训练压力波混沌状态预测模型M₁，同构压力波混沌状态实时模型M₂和压力波混沌状态同步模型M₃；

步骤4：从相空间重构后的实时压力信号中检测出压力波信号发生器产生的压力波信号到达管道首端的时间到达管道末端的时间

步骤5：根据压力波信号到达管道首端的时刻和压力波信号到达管道首端的时刻计算管道内检测器到管道末端的距离，完成管道内检测器跟踪定位；

管道内检测器到管道末端的距离；

$L_x=\frac{1}{2}(L_0-v\mathrm{\Δ}t),\mathrm{\Δ}t=t_1^{*}-t_2^{*}$

其中，L₀为管道首端到管道末端的距离，v为压力波信号在管道内介质中的传播速度，L_x为管道内检测器到管道末端的距离。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤2，包括：

步骤2.1：获取管道首端、管道末端的历史压力信号，计算最佳嵌入维数和延迟时间；

步骤2.2：采集管道首端、管道末端的实时压力信号，根据最佳嵌入维数m和延迟时间τ对实时压力信号进行相空间重构。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤3，包括：

步骤3.1：基于神经网络离线构建压力波混沌状态预测模型M₁，输入为t时刻以前的压力信号，输出为t+1时刻的压力信号；

步骤3.2：利用实时压力信号及历史压力信号训练压力波混沌状态预测模型M₁；

步骤3.3：同构压力波混沌状态实时模型M₂和压力波混沌状态同步模型M₃。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤4，包括：

步骤4.1：将相空间重构后的实时压力信号分别输入到压力波混沌状态预测模型M₁、压力波混沌状态实时模型M₂和压力波混沌状态同步模型M₃，利用压力波混沌状态预测模型M₁输出下一时刻的压力信号预测值利用压力波混沌状态实时模型M₂输出下一时刻的压力信号实际值x_n+1，利用压力波混沌状态同步模型M₃输出下一时刻的压力信号同步值n＝N-(m-1)τ，N是历史压力信号的个数，m为最佳嵌入维数，τ为延迟时间；

步骤4.2：计算预测误差T₁为设定的预测误差阈值；若E₁＞T₁，执行步骤4.6，否则返回步骤4.1；

步骤4.3：计算模型误差T₂为设定的模型误差阈值；若E₂＞T₂，更新压力波混沌状态同步模型M₃，否则指向步骤4.5；

步骤4.4：计算同步误差T₃为设定的同步误差阈值；若E₃＞T₃，进行步骤4.5，否则返回步骤4.1；

步骤4.5：根据压力波混沌状态同步模型M₃的结构同步压力波混沌状态预测模型M₁，返回步骤4.1；

步骤4.6：记录当前时刻为压力波信号到达管道首端的时间或压力波信号到达管道末端的时间：若当前输入的是管道首端的实时压力信号，则记录当前时刻为压力波信号到达管道首端的时间若当前输入的是管道末端的实时压力信号，则记录当前时刻为压力波信号到达管道末端的时间

6.权利要求2所述的方法采用的管道内检测器实时跟踪定位系统，其特征在于，包括：

安装在管道首端和末端的首端压力传感器模块和末端压力传感器模块、信号调理模块、A/D转换模块、FPGA中央处理单元；

管道内检测器在管道内部前进时，压力波信号发生器周期性产生压力波，首端压力传感器模块、末端压力传感器模块分别采集传播到管道首端、末端的实时压力信号，首端压力传感器模块的输出端、末端压力传感器模块的输出端分别连接各自的信号调理模块，信号调理模块连接A/D转换模块的输入端；A/D转换模块的输出端连接FPGA中央处理单元的输入端。

7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述FPGA中央处理单元，设有：

相空间重构模块：采集管道首端、管道末端的实时压力信号，并进行相空间重构；

模型构建模块：构建并训练压力波混沌状态预测模型M₁，并利用训练好的压力波混沌状态预测模型对压力波混沌状态实时模型M₂和压力波混沌状态同步模型M₃进行同构；

信号检测模块：从相空间重构后的实时压力信号中检测出压力波信号发生器产生的压力波信号到达管道首端的时间到达管道末端的时间

跟踪定位模块：根据压力波信号到达管道首端的时刻和压力波信号到达管道首端的时刻计算管道内检测器到管道末端的距离，完成管道内检测器跟踪定位。

8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述相空间重构模块，包括：

计算模块：获取管道首端、管道末端的历史压力信号，计算最佳嵌入维数和延迟时间；

相空间重构模块：采集管道首端、管道末端的实时压力信号，根据最佳嵌入维数m和延迟时间τ对实时压力信号进行相空间重构。

9.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述模型构建模块，包括：

构建模块：基于神经网络离线构建压力波混沌状态预测模型M₁，输入为t时刻以前的压力信号，输出为t+1时刻的压力信号；

训练模块：利用实时压力信号及历史压力信号训练压力波混沌状态预测模型M₁；

同构模块：同构压力波混沌状态实时模型M₂和压力波混沌状态同步模型M₃。

10.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述信号检测模块，包括：

信号检测模块：将相空间重构后的实时压力信号分别输入到压力波混沌状态预测模型M₁、压力波混沌状态实时模型M₂和压力波混沌状态同步模型M₃，利用压力波混沌状态预测模型M₁输出下一时刻的压力信号预测值利用压力波混沌状态实时模型M₂输出下一时刻的压力信号实际值x_n+1，利用压力波混沌状态同步模型M₃输出下一时刻的压力信号同步值n＝N-(m-1)τ，N是历史压力信号的个数，m为最佳嵌入维数，τ为延迟时间；

预测误差判断模块：计算预测误差T₁为设定的预测误差阈值；若E₁＞T₁，则转去记录模块；

模型误差判断模块：计算模型误差T₂为设定的模型误差阈值；若E₂＞T₂，更新压力波混沌状态同步模型M₃；

同步误差判断模块：计算同步误差T₃为设定的同步误差阈值；若E₃＞T₃，转去同步更新模块；

同步更新模块：根据压力波混沌状态同步模型M₃的结构同步压力波混沌状态预测模型M₁；

记录模块：记录当前时刻为压力波信号到达管道首端的时间或压力波信号到达管道末端的时间：若当前输入的是管道首端的实时压力信号，则记录当前时刻为压力波信号到达管道首端的时间若当前输入的是管道末端的实时压力信号，则记录当前时刻为压力波信号到达管道末端的时间