CN110671613B - 基于改进经验小波变换的流体管道泄漏信号时延估计方法 - Google Patents

基于改进经验小波变换的流体管道泄漏信号时延估计方法 Download PDF

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CN110671613B CN201910978543.3A CN201910978543A CN110671613B CN 110671613 B CN110671613 B CN 110671613B CN 201910978543 A CN201910978543 A CN 201910978543A CN 110671613 B CN110671613 B CN 110671613B
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Abstract

本发明涉及一种基于改进经验小波变换的流体管道泄漏信号时延估计方法，属于管道泄漏检测技术领域。用于天然气，石油，供水及其他流体输送管道在因泄漏声振动信号信噪比低的特性导致时间延迟估计误差过大的情况下采用经验小波变换和相干频带选取来减小时间延迟估计误差，以便于对泄漏点进行准确定位，而传统的经验小波变换自身的频谱分割方法存在一定缺陷，因此本发明提供了一种基于改进经验小波变换的流体管道泄漏声振动信号时间延迟估计方法，提高频谱分割的准确性，进而减小时间延迟估计误差。

Description

基于改进经验小波变换的流体管道泄漏信号时延估计方法
技术领域
本发明属于管道泄漏检测技术领域，涉及基于改进经验小波变换的流体管道泄漏信号时延估计方法。
背景技术
管道作为一种高效便捷的流体输送方式，已在天然气、石油等流体输运中被广泛采用。由于自然或人为原因：管道老化、腐蚀，地质沉降，焊缝缺陷等，管道泄漏时有发生。流体管道泄漏引起资源浪费、环境污染，甚至爆炸、中毒等恶性事故，给人们的生命财产造成严重的威胁。在传感器所拾取到的泄漏声振动信号中，由于传感器或者管道原因，会含有大量的背景噪声，使信号的信噪比降低，专利(CN108332063A)公开了一种基于互相关的管道泄漏定位方法，直接对传感器拾取的时域信号进行傅里叶变换，通过在频域上对互谱密度函数加权后作傅里叶逆变换求取互相关结果。该方法通过对互谱密度函数加权，以减弱管道中声波反射和低频背景噪声干扰，提高了信噪比，但是在实际中管道泄漏声发射信号具有低频、窄带特性，而传感器所采集到的泄漏声发射信号频率成分复杂，由此会导致传感器拾取的管道两段泄漏信号在进行互相关分析时相关程度弱，时间延迟估计误差增大，因此需要提取泄漏声振动信号中的主要成分，自适应的去除噪声干扰，从而降低时间延迟估计误差。对于此，肖启阳提出了一种基于经验小波变换(Empirical WaveletTransform,EWT)及互时频的泄漏定位方法(肖启阳,李健,孙洁娣,等.基于EWT及互时频的天然气管道泄漏定位[J].仪器仪表学报,2016,37(12):2736-2742.)。该方法采用EWT对泄漏信号进行分解得到多个分量，通过互信息的自适应算法选取敏感分量，进而利用互时频法计算敏感分量的时间延迟估计，但该方法需人工预设单分量分解的个数，若分解分量个数较多，则会使某些分量与源信号之间的互信息值增大，造成分量选取准确性降低，进而导致时间延迟估计误差的增大。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的在于提供一种基于改进经验小波变换的流体管道泄漏信号时延估计方法，通过改进的经验小波变换能够确定其单分量分解的个数，然后选取有效分量，对有效分量进行相干分析，选取相干频带重构，进而减小时间延迟估计误差。
为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
基于改进经验小波变换的流体管道泄漏信号时延估计方法，该方法包括以下步骤：
S1：流体管道泄漏声振动信号输入；
S2：小波包分解；
S3：频带分割；
S4：经验小波定义分割段的小波滤波器组；
S5：EWT分解；
S6：有效分量选取重构；
S7：互相关求时间延迟估计。
可选的，所述步骤S1具体为：
X1(t)＝s(t)+n1(t) (1)
X2(t)＝αs(t-τ)+n2(t) (2)
式中：t为离散时间变量；X1(t)和X2(t)为传感器拾取的管道泄漏声振动信号；α为衰减因子，τ为时间延迟。
可选的，所述步骤S2具体为：
对两路管道泄漏声振动信号进行小波包分解，分解层数n，即尺度数，由式(3)估计确定；分解层数大小在J值附近，并且第n层每个小波包的频带大小要最接近采样频率的1/100；
Figure BDA0002234439800000021
可选的，所述步骤S3具体为：
S31：经小波包分解得到2n个能量频带后进行频带段划分；定义小波包分解第n层第j个频带上对应的能量为En,j；
S32：然后寻找极小值点，并设定第一个与最后一个能量频带都为极小值点，每两个相邻极小值之间的频段划分为一个临时频段，然后求所有频带的平均值
Figure BDA0002234439800000025
S33：若两个相邻的临时频段的峰值都低于平均值
Figure BDA0002234439800000026
则进行频段融合，否则为一个单独的频段，最终得到所有的频带分割边界，进行EWT分解。
可选的，所述步骤S4具体为：
通过对信号的傅里叶频谱分割，以获取小波滤波器组，首先假定傅里叶频谱被分割成N个连续的部分Λn＝[ωn-1,ωn]，ω0＝0，ωn＝π，其中ωn表示不同部分之间的边界，
Figure BDA0002234439800000022
通过小波包分解方法确定分割区间后，再利用Meyer小波的重构方法获得经验尺度函数
Figure BDA0002234439800000023
和经验小波函数
Figure BDA0002234439800000024
用来构造由1个低通滤波器和N-1个带通滤波器组成的小波滤波器组。
Figure BDA0002234439800000031
Figure BDA0002234439800000032
式中：
Figure BDA0002234439800000033
β(x)＝x4(35-84x+70x2-20x3) (7)
Figure BDA0002234439800000034
可选的，所述步骤S5具体为：
S51：输入泄漏源信号，分解后的数学表达式：
Figure BDA0002234439800000035
式中：xk(t)为分解后的分量，被定义为调频-调幅信号；
S52：通过传统的小波变换来构造EWT，经验小波高频成分是通过信号和经验小波函数的内积得到，其表达式如下：
Figure BDA0002234439800000036
则低频成分通过信号和经验尺度函数的内积来获取，其数学表达式如下：
Figure BDA0002234439800000037
S53：利用高频成分和低频成分来获得重构原信号，其数学表达式如下：
Figure BDA0002234439800000041
式中：
Figure BDA0002234439800000042
和
Figure BDA0002234439800000043
的傅里叶变换为
Figure BDA0002234439800000044
和
Figure BDA0002234439800000045
得调频-调幅信号xk(t)的数学表达式：
Figure BDA0002234439800000046
Figure BDA0002234439800000047
S54：对于管道信号X1(t)被分解为：
Figure BDA0002234439800000048
则管道信号X2(t)被分解为：
Figure BDA0002234439800000049
可选的，所述步骤S6具体为：
S61：对两路信号的调频-调幅分量求互相关，即X1(t)的每个调频-调幅分量都与X2(t)的每个调频-调幅分量求互相关，并且此时的NFFT的值应该较大，根据采样频率求取靠近采样频率值最近的2的指数为k，将NFFT的值设为2k，从而保证分量选取的准确性，选取互相关系数大于0.35的分量；互相关系数值求取如下：
Figure BDA00022344398000000410
其中
Figure BDA00022344398000000411
的取值在0到1之间，当
Figure BDA00022344398000000412
表示正相关，
Figure BDA00022344398000000413
表示负相关，
Figure BDA00022344398000000414
表示不相关，两信号的相关性一般按照三个等级划分：
Figure BDA00022344398000000415
表示两信号低度相关，
Figure BDA00022344398000000416
表示显著相关，
Figure BDA00022344398000000417
表示高度相关；取0.35作为互相关系数临界值；
S62：若对于管道信号X1(t)选取的调频调幅分量下标和对应管道信号X2(t)选取的分量下标差值的绝对值小于等于1，即|n1-n2|≤1，则融合为一个调频-调幅分量；最终得到符合准则的调频-调幅分量：
对于管道信号X1(t)的调频-调幅分量：
Figure BDA00022344398000000418
则管道信号X2(t)的调频-调幅分量：
Figure BDA00022344398000000419
S63：在过程S61中，在保证调频-调幅分量选取的准确性，提高了NFFT的值，现为保证功率谱曲线的平滑度，则需要降低NFFT的值，过程S62中所得到符合准则的调频-调幅分量的最大时间延迟估计值，换算得到采样点数，则新NFFT的值不小于其10倍；
对两路信号的调频-调幅分量求互相关系数，选取互相关系数值较大于0.35的分量为有效调频调幅分量，并求其互谱相位差谱，将相位差水平变化部分的频段ω1～ω2提取重构。
可选的，所述步骤S7具体为：
对两路信号的ω1～ω2频段分别重构形成新的泄漏信号
Figure BDA0002234439800000051
和
Figure BDA0002234439800000052
进行互相关求时延估计如下：
Figure BDA0002234439800000053
则两泄漏信号的时间延迟D为
Figure BDA0002234439800000054
本发明的有益效果在于：通过小波包分解得到不同尺度的能量频带来划分频带分割区间，解决了经验小波变换的分量个数问题，确定了经验小波变换频谱分割边界，然后利用经验小波变换将管道泄漏声振动信号在不同频带内进行分解，对分解得到调频-调幅分量进行有效分量的选取，利用相干频带确定泄漏信号传播速度，可提高泄漏信号的相关性和信噪比，降低时间延迟估计误差。通过该技术，使得经验小波变换的频谱划分更加合理，提高了泄漏频带时间延迟估计的准确性，有效的降低时间延迟估计误差。
本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书来实现和获得。
附图说明
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作优选的详细描述，其中：
图1为本发明架构图；
图2为本发明算法实施过程；
图3为本发明确定信号频带边界分割实施过程图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
其中，附图仅用于示例性说明，表示的仅是示意图，而非实物图，不能理解为对本发明的限制；为了更好地说明本发明的实施例，附图某些部件会有省略、放大或缩小，并不代表实际产品的尺寸；对本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
本发明实施例的附图中相同或相似的标号对应相同或相似的部件；在本发明的描述中，需要理解的是，若有术语“上”、“下”、“左”、“右”、“前”、“后”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本发明的限制，对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语的具体含义。
如图1所示，在对两路管道泄漏声振动信号进行EWT分解时，首先要确定频带分割区间。采用小波包分解的方法对两路管道泄漏声振动信号分别进行分解，得到不同尺度上的信号能量频带，根据能量值的大小对能量频带进行分割，得到频带分割区间。根据频带分割区间，通过经验小波定义分割段的带通滤波器对两路管道泄漏声振动信号进行分割，得到多个调频-调幅分量。
在对有效分量频带选取重构的过程中，快速傅里叶变换的点数(The Numberofthe Fast Fourier Transform,NFFT)大小表示每次处理的分段数据长度，长度越大则得到的功率谱分辨率越准确，但方差加大(即功率谱曲线不平滑)，长度越小则方差会变小，但功率谱分辨率较低，为保证分量选取的准确性，根据采样频率求取靠近采样频率值最近的2的指数为k，将NFFT先确定一个值为2k，对两路管道泄漏声振动信号分解得到的调频-调幅分量进行求互相关，然后选取互相关系数值大于0.35的分量，若选取的对应互相关分量都连续，则融合为一个分量，此时根据互相关时延值的最大值，以不小于其10倍的数值来确定新NFFT的值，再对选取的分量进行互相关，选取互相关系数值大于0.35的分量，进行相干分析提取互谱相位差水平变化的频段部分信号进行重构，对重构信号进行互相关时间延迟估计。
流体管道泄漏产生的声振动信号沿着管道传输时被分解为多种不同类型的模态信号。随着传输距离的增加，模态信号随着衰减，且频率越高信号衰减越大，因此采用低频信号(<5kHz)进行管道泄漏检测。当流体管道泄漏声振动信号沿管道向其两端传输时，被位于管道两端的加速度传感器拾取后形成两路管道泄漏信号分别为X1(t)和X2(t)。对两泄漏信号进行如图2所示处理过程获得时间延迟估计。
1.流体管道泄漏声振动信号输入
X1(t)＝s(t)+n1(t) (1)
X2(t)＝αs(t-τ)+n2(t) (2)
式中：t为离散时间变量；X1(t)和X2(t)为传感器拾取的管道泄漏声振动信号；α为衰减因子，τ为时间延迟。
2.小波包分解
对两路管道泄漏声振动信号进行小波包分解，分解层数n(即尺度数)由式(3)估计确定。分解层数大小在J值附近，并且第n层每个小波包的频带大小要最接近采样频率的1/100。
Figure BDA0002234439800000071
3.频带分割
(1)经小波包分解得到2n个能量频带后进行频带段划分。定义小波包分解第n层第j个频带上对应的能量为En,j。
(2)然后寻找极小值点，并设定第一个与最后一个能量频带都为极小值点，每两个相邻极小值之间的频段划分为一个临时频段，然后求所有频带的平均值
Figure BDA0002234439800000072
(3)若两个相邻的临时频段的峰值都低于平均值
Figure BDA0002234439800000073
则进行频段融合，否则为一个单独的频段，最终得到所有的频带分割边界，进行EWT分解。
对管道泄漏声振动信号的频带边界分割过程如图3：
4.经验小波定义分割段的小波滤波器组
通过对信号的傅里叶频谱分割，以获取小波滤波器组，该方法首先假定傅里叶频谱被分割成N个连续的部分Λn＝[ωn-1,ωn]，(ω0＝0，ωn＝π)，其中ωn表示不同部分之间的边界，
Figure BDA0002234439800000074
通过小波包分解方法确定分割区间后，再利用Meyer小波的重构方法获得经验尺度函数
Figure BDA0002234439800000075
和经验小波函数
Figure BDA0002234439800000076
用来构造由1个低通滤波器和N-1个带通滤波器组成的小波滤波器组。
Figure BDA0002234439800000077
Figure BDA0002234439800000081
式中：
Figure BDA0002234439800000082
β(x)＝x4(35-84x+70x2-20x3) (7)
Figure BDA0002234439800000083
5.EWT分解
(1)输入泄漏源信号，分解后的数学表达式：
Figure BDA0002234439800000084
式中：xk(t)为分解后的分量，被定义为调频-调幅信号。
(2)通过传统的小波变换来构造EWT，经验小波高频成分是通过信号和经验小波函数的内积得到，其表达式如下：
Figure BDA0002234439800000085
则低频成分可以通过信号和经验尺度函数的内积来获取，其数学表达式如下：
Figure BDA0002234439800000086
(3)利用高频成分和低频成分来获得重构原信号，其数学表达式如下：
Figure BDA0002234439800000087
式中：
Figure BDA0002234439800000088
和
Figure BDA0002234439800000089
的傅里叶变换为
Figure BDA00022344398000000810
和
Figure BDA00022344398000000811
由此可得调频-调幅信号xk(t)的数学表达式：
Figure BDA00022344398000000812
Figure BDA0002234439800000091
(4)对于管道信号X1(t)被分解为：
Figure BDA0002234439800000092
则管道信号X2(t)被分解为：
Figure BDA0002234439800000093
6.有效分量选取重构
(1)对两路信号的调频-调幅分量求互相关，即X1(t)的每个调频-调幅分量都与X2(t)的每个调频-调幅分量求互相关，并且此时的NFFT的值应该较大，根据采样频率求取靠近采样频率值最近的2的指数为k，将NFFT的值设为2k，从而保证分量选取的准确性，选取互相关系数大于0.35的分量。互相关系数值求取如下：
Figure BDA0002234439800000094
其中
Figure BDA0002234439800000095
的取值在0到1之间，当
Figure BDA0002234439800000096
表示正相关，
Figure BDA0002234439800000097
表示负相关，
Figure BDA0002234439800000098
表示不相关，两信号的相关性一般可以按照三个等级划分：
Figure BDA0002234439800000099
表示两信号低度相关，
Figure BDA00022344398000000910
表示显著相关，
Figure BDA00022344398000000911
表示高度相关。由于信号自身存在的噪声干扰和受NFFT值大小的影响，互相关系数值不会太高，因此该发明方法选取0.35作为互相关系数临界值较为合适。
(2)若对于管道信号X1(t)选取的调频调幅分量下标和对应管道信号X2(t)选取的分量下标差值的绝对值小于等于1，即|n1-n2|≤1，则融合为一个调频-调幅分量。最终得到符合准则的调频-调幅分量：
对于管道信号X1(t)的调频-调幅分量：
Figure BDA00022344398000000912
则管道信号X2(t)的调频-调幅分量：
Figure BDA00022344398000000913
(3)在过程(1)中，在保证调频-调幅分量选取的准确性，提高了NFFT的值，现为保证功率谱曲线的平滑度，则需要降低NFFT的值，过程(2)中所得到符合准则的调频-调幅分量的最大时间延迟估计值，换算得到采样点数，则新NFFT的值不小于其10倍。
对两路信号的调频-调幅分量求互相关系数，选取互相关系数值大于0.35的分量为有效调频调幅分量，并求其互谱相位差谱，将相位差水平变化部分的频段ω1～ω2提取重构。
7.互相关求时间延迟估计
对两路信号的ω1～ω2频段分别重构形成新的泄漏信号
Figure BDA00022344398000000914
和
Figure BDA00022344398000000915
进行互相关求时延估计如下：
Figure BDA0002234439800000101
则两泄漏信号的时间延迟D为
Figure BDA0002234439800000102
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (7)

1.基于改进经验小波变换的流体管道泄漏信号时延估计方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S1：流体管道泄漏声振动信号输入；
S2：小波包分解；
S3：频带分割；
S4：经验小波定义分割段的滤波器组；
S5：EWT分解；
S6：有效分量选取重构；
S7：互相关求时间延迟估计；
所述步骤S3具体为：
S31：经小波包分解得到2n个能量频带后进行频带段划分；定义小波包分解第n层第j个频带上对应的能量为En,j；
S32：然后寻找极小值点，并设定第一个与最后一个能量频带都为极小值点，每两个相邻极小值之间的频段划分为一个临时频段，然后求所有频带的平均值
Figure FDA0002722660740000011
S33：若两个相邻的临时频段的峰值都低于平均值
Figure FDA0002722660740000012
则进行频段融合，否则为一个单独的频段，最终得到所有的频带分割边界，进行EWT分解。
2.根据权利要求1所述的基于改进经验小波变换的流体管道泄漏信号时延估计方法，其特征在于：所述步骤S1具体为：
X1(t)＝s(t)+n1(t) (1)
X2(t)＝αs(t-τ)+n2(t) (2)
式中：t为离散时间变量；X1(t)和X2(t)为传感器拾取的管道泄漏声振动信号；α为衰减因子，τ为时间延迟。
3.根据权利要求1所述的基于改进经验小波变换的流体管道泄漏信号时延估计方法，其特征在于：所述步骤S2具体为：
对两路管道泄漏声振动信号进行小波包分解，分解层数n，即尺度数，由式(3)估计确定；分解层数大小在J值附近，并且第n层每个小波包的频带大小要最接近采样频率的1/100；
Figure FDA0002722660740000013
4.根据权利要求1所述的基于改进经验小波变换的流体管道泄漏信号时延估计方法，其特征在于：所述步骤S4具体为：
通过对信号的傅里叶频谱分割，以获取小波滤波器组，首先假定傅里叶频谱被分割成N个连续的部分Λn＝[ωn-1,ωn]，ω0＝0，ωn＝π，其中ωn表示不同部分之间的边界，
Figure FDA0002722660740000021
通过小波包分解方法确定分割区间后，再利用Meyer小波的重构方法获得经验尺度函数
Figure FDA0002722660740000022
和经验小波函数
Figure FDA0002722660740000023
用来构造由1个低通滤波器和N-1个带通滤波器组成的小波滤波器组；
Figure FDA0002722660740000024
Figure FDA0002722660740000025
式中：
Figure FDA0002722660740000026
β(x)＝x4(35-84x+70x2-20x3) (7)
Figure FDA0002722660740000027
5.根据权利要求4所述的基于改进经验小波变换的流体管道泄漏信号时延估计方法，其特征在于：所述步骤S5具体为：
S51：输入泄漏源信号，分解后的数学表达式：
Figure FDA0002722660740000028
式中：xk(t)为分解后的分量，被定义为调频-调幅分量信号；
S52：通过传统的小波变换来构造EWT，经验小波高频成分是通过信号和经验小波函数的内积得到，其表达式如下：
Figure FDA0002722660740000031
则低频成分通过信号和经验尺度函数的内积来获取，其数学表达式如下：
Figure FDA0002722660740000032
S53：利用高频成分和低频成分来获得重构原信号，其数学表达式如下：
Figure FDA0002722660740000033
式中：
Figure FDA0002722660740000034
和
Figure FDA0002722660740000035
的傅里叶变换为
Figure FDA0002722660740000036
和
Figure FDA0002722660740000037
得调频-调幅分量信号xk(t)的数学表达式：
Figure FDA0002722660740000038
Figure FDA0002722660740000039
S54：对于管道信号X1(t)被分解为：
Figure FDA00027226607400000310
则管道信号X2(t)被分解为：
Figure FDA00027226607400000311
6.根据权利要求5所述的基于改进经验小波变换的流体管道泄漏信号时延估计方法，其特征在于：所述步骤S6具体为：
S61：对两路信号的调频-调幅分量信号求互相关，即X1(t)的每个调频-调幅分量信号都与X2(t)的每个调频-调幅分量信号求互相关，并且此时快速傅里叶变换的数目的NFFT的值表示每次处理的分段数据长度，根据采样频率求取靠近采样频率值最近的2的指数为k，将NFFT的值设为2k，从而保证分量选取的准确性，选取互相关系数较大于0.35的分量；互相关系数值求取如下：
Figure FDA00027226607400000312
其中
Figure FDA00027226607400000313
的取值在0到1之间，当
Figure FDA00027226607400000314
表示正相关，
Figure FDA00027226607400000315
表示负相关，
Figure FDA00027226607400000316
表示不相关，两信号的相关性一般按照三个等级划分：
Figure FDA00027226607400000317
表示两信号低度相关，
Figure FDA00027226607400000318
表示显著相关，
Figure FDA00027226607400000319
表示高度相关；取0.35作为互相关系数临界值；
S62：若对于管道信号X1(t)选取的调频-调幅分量信号下标和对应管道信号X2(t)选取的分量下标差值的绝对值小于等于1，即|n1-n2|≤1，则融合为一个调频-调幅分量信号；最终得到符合准则的调频-调幅分量信号：
对于管道信号X1(t)的调频-调幅分量信号：
Figure FDA00027226607400000320
则管道信号X2(t)的调频-调幅分量信号：
Figure FDA0002722660740000041
S63：在过程S61中，在保证调频-调幅分量信号选取的准确性，提高了NFFT的值，现为保证功率谱曲线的平滑度，则需要降低NFFT的值，过程S62中所得到符合准则的调频-调幅分量信号的最大时间延迟估计值，换算得到采样点数，则新NFFT的值不小于其10倍；
对两路信号的调频-调幅分量信号求互相关系数，选取互相关系数值大于0.35的分量为有效调频-调幅分量信号，并求其互谱相位差谱，将相位差水平变化部分的频段ω1～ω2提取重构。
7.根据权利要求6所述的基于改进经验小波变换的流体管道泄漏信号时延估计方法，其特征在于：所述步骤S7具体为：
对两路信号的ω1～ω2频段分别重构形成新的泄漏信号
Figure FDA0002722660740000042
和
Figure FDA0002722660740000043
进行互相关求时延估计如下：
Figure FDA0002722660740000044
则两泄漏信号的时间延迟D为
Figure FDA0002722660740000045
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