CN111911818A - 一种基于偏度、峰度信号特征的音波泄漏监测方法 - Google Patents

一种基于偏度、峰度信号特征的音波泄漏监测方法 Download PDF

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罗润
陈帅
侯丹
侯建国
张瑜
刘建林
曹欣雨
胡勇
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BEIJING HUANYU SHENGWANG INTELLIGENT TECHNOLOGY CO LTD
CNOOC Gas and Power Group Co Ltd
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CNOOC Gas and Power Group Co Ltd
China Shipping Guangdong Natural Gas Co Ltd
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Abstract

本发明涉及一种基于偏度、峰度信号特征的音波泄漏监测方法，主要由采集待识别音波信号、小波去噪预处理、偏度、峰度特征提取、SVM分类建模、音波识别结果组成。在管道的各个站点安装现场数据采集处理器，直接监控、采集模拟音波信号。管道内输送介质发生泄漏所产生的瞬间音波震荡，通过算法、泄漏信号的时间差，判断泄漏位置。

Description

一种基于偏度、峰度信号特征的音波泄漏监测方法
技术领域
本发明涉及音波、泄漏监测、特征提取等相关领域，尤其涉及一种气体 管道泄漏监测识别系统。
背景技术
基于音波分析管道泄漏监测是一种常规、有效的方法，但是传统方法中 一般利用阈值来判断是否产生泄漏状况，该过程无法应对复杂工况，容易引起误 报警。因此，我们开发了基于峰度、斜度信号特征的音波泄漏监测方法。通过采 集一定数量的分析样本构成训练样本，通过统计模式算法获取内在空间结构信息， 利用“物以类聚”原则对泄漏和非泄漏状况进行有效区分，提高音波在线监测效 果。
发明内容
本发明涉及一种基于偏度、峰度信号特征的音波泄漏监测方法，在管道 的各个站点安装现场数据采集处理器，直接监控、采集模拟音波信号。管道内输 送介质发生泄漏所产生的瞬间音波震荡，通过算法、泄漏信号的时间差，判断泄 漏位置。
该方法的主要创新点如下：1、传统泄漏监测方法需要利用大量泄漏信号 建立数据库模型，实际应用中获取泄漏信号需要付出极大的代价。本发明专利中 充分利用信号的偏度、峰度信息建立数据库模型，克服了泄漏信号样本不足的问 题，有效提高了模型的丰富度。2、发明专利利用支持向量机(SVM)算法建立是 否泄漏的判别模型。该算法是在统计学习理论基础上专门针对小样本学习的有效 模型，该模型在泄漏样本和非泄漏样本之间寻求最大的分类间隔，可以极大的提 高泄漏事件的识别结果。
附图说明
下面结合附图和具体实施方式对本发明进行详细说明。
图1管道泄漏监测识别系统总图
图2音波泄漏识别过程图
图3平稳工况音波信号样本图
图4泄漏音波信号样本图
图5提取的偏度、峰度特征图
具体实施方式
音波监测系统主要由服务器、工作站、现场音波数据采集处理器、GPS天 线、音波传感器等组成。现场数据采集处理器负责将实时采集的音波信号转化 为数字信号便于处理，GPS接收器用以校准各设备的时钟，保持各站点设备时钟 同步。
泄漏信号在传播的过程中会受到各种噪声干扰，需要进行数据平滑。由 于小波变换具有多分辨率特性，因此Dolphin智能音波泄漏监测系统采用小波去 噪的方法对泄漏信号进行预处理。
小波函数ψ(t)，它局部地存在于时域(空域)轴上，其波形可在特定的 位置上发生变化：当对低频信号分析时，小波函数可以放大a倍；当对高频信号 分析时，小波函数可以缩小a倍，可表示为：
Figure BSA0000213693570000021
设x(t)∈L2(R)是平方可积，ψ(t)是小波基，则
Figure BSA0000213693570000022
式中，x(t)内积表达式是WTx(a，τ)＝<x(t)，ψaτ(t)>。
该方法首先对信号进行小波分解(公式(2))，并重构经过阈值处理的小 波系数。其原理为：变换后信号能量集中在小波系数值大的域集中。经分解后， 信号的小波系数幅值大于噪声系数，因此，采用阈值法可以去除大部分噪声干扰。 保留信号系数。
音波信号有量纲特征值常因工况变化而变化，给泄漏监测带来一定困难， 因而时常使用多种无量纲指标，包括峰度、斜度等。
偏度是在程度和偏斜方向的统计分布，其定义为：
Figure BSA0000213693570000023
其中μ、σ分别为序列向量X的均值和方差。当偏度＝0，正态分布；当 偏度＞0右偏分布；当偏度＜0，左偏分布。
峰度为概率密度分布在平均值处峰值高低的特征，其定义为：
Figure BSA0000213693570000031
当峰度值＝3时，正态分布；当峰度值＞3时，厚尾；当峰度值＜3时，瘦尾。
对于数据采集处理器实时测量的音波信号，在未产生泄漏状况下，该信 号为平稳随机信号，满足近似正态分布；当有泄漏发生，随机信号变化较大，不 满足近似正太分布。实际处理过程中可以利用信号偏度、峰度进行特征提取来判 断是否满足近似正态分布。
对预处理后的音波信号进行特征提取和模型训练。其原理如下：
假设训练样本集(x1，y1)，...(xn，yn)，其中xi∈X为第i个样本，yi是xi的标 记，泄漏问题为yi∈{-1，+1}。如果训练样本线性可分或近似线性可分，则存在一 个最优超平面使两类样本间隔最大。该平面为：
超平面将两类样本正确分开意味着：
yi[w*xi+b]≥1-ξi，i＝1，2...，n，ξi≥0 (5)
其中ξi是引入的松弛变量，有：ξi≥0，i＝1，2，...，l
最优分类面为：
Figure BSA0000213693570000032
其中，α*是二次规划问题的最优解，b*为偏置。
支持向量机将输入空间中线性不可分的数据映射到高维特征空间，构造 线性判别函数来实现原空间中的非线性分类，其目标函数变为：
Figure BSA0000213693570000033
相应地，最优分类面变为
Figure BSA0000213693570000041
实验中采集大量平稳工况样本和泄漏样本，对待识别两类样本进行数据 预处理、特征(偏度、峰度)提取、SVM分类建模等实现泄漏样本的智能、自动 分析。基于特征学习的泄漏识别过程如图2所示：
利用音波泄漏监测系统采集的平稳工况音波信号样本和泄漏音波信号样 本如图3、图4所示：从图中可以看出平稳工况下音波信号近似随机分布，而泄 漏状况下信号跳变明显。
根据公式(3)、(4)定义计算音波信号偏度、峰度特征如图5所示：
从图5中显示平稳工况音波信号偏度在0附近，峰度在3附近波动；当有 泄漏工况发生时，实时采集的音波信号偏度、峰度特征波动较大，利用非线性 SVM(公式(8))获得泄漏音波的分类超平面如图5中圈所示。对实时采集的音波 信号，采取同样的小波去噪，偏度、峰度特征提取等操作，根据其落入对应的训 练样本区域来判断其是否发生泄漏。

Claims (1)

1.一种基于偏度、峰度信号特征的音波泄漏监测方法，其特征在于通过安装的音波在线泄漏监测系统实时采集音波信号，利用小波变换去噪对数据进行预处理，通过提取音波的偏度、峰度特征，利用支持向量机(SVM)对上述采集数据进行聚类分析，实现了泄漏信号的快速、准确识别，使得与平稳工况下音波信号的近似随机分布相区别，泄漏状况下信号跳变明显，可以根据其落入对应的训练样本区域来判断其是否发生泄漏。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104240455A (zh) * 2014-08-07 2014-12-24 北京航天控制仪器研究所 一种分布式光纤管线安全预警系统中的扰动事件识别方法
CN106015949A (zh) * 2016-05-30 2016-10-12 北京中计新业科技发展有限公司 一种音波管道泄漏监测系统

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付俊涛等: "输气管道泄漏音波与干扰信号特征提取", 《石油化工高等学校学报》 *
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韩丛丛等: "基于SWT和NMF的管道泄漏声发射信号特征提取与判别", 《煤炭技术》 *

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