CN113154266A - 一种基于柔性传感器的主动检漏管道装置及主动检漏方法 - Google Patents

一种基于柔性传感器的主动检漏管道装置及主动检漏方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于柔性传感器的主动检漏管道装置及主动检漏方法，该装置包括包括法兰、管道、套管、防水壳、柔性传感器、导电胶带、通信节点；所述管道的两端分别与法兰连接，所述管道上设有柔性传感器，所述柔性传感器上设有套筒，所述柔性传感器通过导电胶带与通信节点连接，所述通信节点设置于防水壳中。本发明的检漏管道装置对管道的应力状态进行监测，以判断管道是否存在漏点，具有能耗低，检漏下限低，漏点定位准确的特点。

Description

一种基于柔性传感器的主动检漏管道装置及主动检漏方法
技术领域
本发明涉及漏损检测系统，更具体地说，涉及柔性传感技术、管道缺陷识别及定位技术。
背景技术
近年来我国城市的供水管网发生漏损事故比较频繁，水资源浪费较严重。供水行业中管网的漏失是普遍存在的现象。
发生漏损时，为了减少水资源的浪费，通常将整个有可能发生漏损的区域进行停水处理。若漏损后无法第一时间精准定位到漏损位置，则会造成周边多个街区无法正常用水，居民的日常生活受到严重影响，周边大小企业、工厂也不能正常运转。因此，提供一种实时、定位精度高、检漏下限低并且无须停水的管道漏损识别系统具有重大意义。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明提供了一种基于柔性传感器的主动检漏管道装置及主动检漏方法。
本发明的目的是通过如下技术方案实现的：一种基于柔性传感器的主动检漏管道装置，包括法兰、管道、套管、防水壳、柔性传感器、导电胶带、通信节点；所述管道的两端分别与法兰连接，所述管道上设有柔性传感器，所述柔性传感器上设有套筒，所述柔性传感器通过导电胶带与通信节点连接，所述通信节点设置于防水壳中；所述通信节点包括多路复用模块、电阻测量模块、实时时钟模块、微处理器、无线通信模块、存储模块和电源模块，所述电源模块分别与多路复用模块、电阻测量模块、实时时钟模块、微处理器、无线通信模块、存储模块连接，所述多路复用模块、电阻测量模块、实时时钟模块分别与微处理器连接，所述微处理器分别与无线通信模块、存储模块连接。
进一步地，所述主动检漏管道装置还包括无线网关和云服务器，所述无线网关、云服务器和通信节点进行组网。
本发明还提供了了一种所述基于柔性传感器的主动检漏管道装置的主动检漏方法，具体包括如下步骤：
(1)在实验室环境下离线获取管道上柔性传感器(4)的测量信号x，打上标签；
(2)剔除步骤(1)获得的测量信号超过测量信号4倍标准差的离群异常数据，并按照 (x–xmin)/(xmax-xmin)对保留的测量信号进行归一化处理，得到归一化后的信号X(t)，其中xmin和xmax分别为保留的测量信号的最小值和最大值；
(3)将步骤(2)获得的归一化后的信号X(t)分解成若干个本征模态函数IMF之和ci(t) 及其残差项rn(t)，本征模态函数ci(t)分别表征了归一化后的信号X(t)从高频到低频的分量，通过保留残差项rn(t)和从j开始的本征模态函数来对归一化后的信号X(t)进行低通滤波，得到滤波后的信号X*(t)
Figure RE-GDA0003113940240000021
(4)将提取滤波后的信号X*(t)的梅尔频率倒谱系数MFCC作为特征，利用深度神经网络ResNet进行训练，获得对测量信号是否漏损的判别模型；
(5)所述微处理器驱动多路复用模块和电阻测量模块获得柔性传感器的测量信号，利用存储模块将所述测量信号存储在本地进行备份，再利用无线通信模块将测量信号发送至已组网的通信节点，经由已组网的通信节点中继后发送至无线网关，随后发送至云服务器中；
(6)云服务器在线获得所述柔性传感器的测量信号后，利用时间窗口对获得的测量信号进行分段，每段测量信号分别经步骤(2)-(3)后，提取梅尔频率倒谱系数MFCC作为特征；
(7)将步骤(6)提取的各段测量信号的特征输入经步骤(4)训练的深度神经网络ResNet 中，得出该段测量信号是否存在泄漏，若存在泄漏，同时获得发生泄漏的时间段。
进一步地，根据神经网络ResNet输出是否存在泄漏的得分，将泄漏得分最高的测量信号分别与其周围的通信节点进行互相关分析，求得使互相关函数取最大值的时间间隔参数τ记为ti，则ti为泄漏信号到达两个柔性传感器之间的时间差：
Figure RE-GDA0003113940240000022
根据ti即可算出算出漏点离该节点的距离：
Figure RE-GDA0003113940240000023
其中，D为两个柔性传感器之间的距离，v为泄漏信号在管壁的传输速率。
与现有技术相比，本发明的的有益效果在于：
1.本发明采用了深度学习的方法，能有效地针对地下管网漏损问题进行预警，同时采用柔性传感器和信号相关性分析的方法，能对管道中漏损进行较高精度定位；
2.本发明对管道进行在线漏损监测，无需中断管道的正常运行即可对漏损进行预警和定位；
3.对管道漏损情况能在云端显示，并且能通过多种终端实时访问和预警；
4.本发明采用基于ARM Cortex-M3处理器的STM32F103系列微处理器和NB-IoT无线通讯模块系统功耗低，续航能力强。
附图说明
下面结合附图和实施对发明进一步说明：
图1为本发明基于柔性传感器的主动检漏管道装置的三维结构图；
图2为传感通信节点结构框图；
图3为本发明主动检漏方法流程图。
具体实施方式
如图1为本发明基于柔性传感器的主动检漏管道装置的三维结构图，所述主动检漏管道装置包括法兰1、管道、套管2、防水壳3、柔性传感器4、导电胶带5、通信节点、无线网关和云服务器；所述管道的两端分别与法兰1连接，所述法兰1用于管道之间的连接。所述管道上设有柔性传感器4，用于获取管道上的压力信号，所述柔性传感器4上设有套筒2，用于防止外部环境对管道和柔性传感器4的侵蚀和冲击，对柔性传感器4起保护作用。所述柔性传感器4通过导电胶带5与通信节点连接，导电胶带5起着柔性传感器4和通信节点的电气连接作用，所述通信节点设置于防水壳3中，通信节点用于测量信号的获取、存储和无线发送，所述防水壳3覆盖在传感通信节点之上，用于保护通信节点的电路，防止通信节点被水侵入而无法正常工作。所述无线网关、云服务器和通信节点进行组网，通信节点将收集的柔性传感器的测量信号经由无线网关发送给云服务器。
如图2，所述通信节点包括多路复用模块6、电阻测量模块7、实时时钟模块8、微处理器9、无线通信模块10、存储模块11和电源模块12，所述电源模块12分别与多路复用模块6、电阻测量模块7、实时时钟模块8、微处理器9、无线通信模块10、存储模块11连接，所述多路复用模块6、电阻测量模块7、实时时钟模块8分别与微处理器9连接，所述微处理器 9分别与无线通信模块10、存储模块11连接。所述多路复用模块6包括：接线端子J1、J2、 J3、J4、J5和多路复用芯片CD4051，多路复用模块用于选取柔性传感器，其接线端子连接导电胶带5，导点胶带5用于电气连接柔性传感器4和多路复用模块6。本发明采用高性能的 ARMCortex-M3处理器STM32F103系列单片机作为微处理器9，其工作频率最高可达 72MHz，集成定时器、CAN、ADC、SPI、I2C、UART等多种功能，具有性价比高、低功耗等特点；其包括晶振、电源、下载和复位电路，晶振电路采用8MHz的外部晶振和32.768KHz 的内部晶振，下载电路采用SWD模式，下载稳定，占用管脚资源少，处理器内置休眠功能，当处理器空闲时可以休眠以降低功耗；微处理器9利用ADC模块对柔性传感器4进行采样，将电阻测量模块7测量得到的电压模拟量转换为可以存储、传输的电压数字量。本发明采用金士顿SDC4/8GB型号SD卡作为存储模块11，读写速度快，能够存储较多的数据。本发明的电阻测量模块包括电压放大电路和滤波电，其中柔性传感器4通过P8接入电压放大电路，由LM358将电压进行放大，通过滑动变阻器R43可改变电压放大电路的放大倍数，放大后的信号经由电容、电感构成的滤波器滤波后送入微处理器中进行电压的采样。本发明实时时钟模块8的型号为DS1302，其有低功耗、计时准确等优点。本发明中的无线通信模块10的型号为WH-NB75-BA。
如图3为本发明主动检漏管道装置的主动检漏方法流程图，该主动检漏方法具体包括如下步骤：
(1)在实验室环境下离线获取管道上柔性传感器(4)的测量信号x，打上标签；
(2)剔除步骤(1)获得的测量信号超过测量信号4倍标准差的离群异常数据，并按照 (x–xmin)/(xmax-xmin)对保留的测量信号进行归一化处理，得到归一化后的信号X(t)，其中xmin和xmax分别为保留的测量信号的最小值和最大值；
(3)将步骤(2)获得的归一化后的信号X(t)分解成若干个本征模态函数IMF之和ci(t) 及其残差项rn(t)，本征模态函数ci(t)分别表征了归一化后的信号X(t)从高频到低频的分量，通过保留残差项rn(t)和从j开始的本征模态函数来对归一化后的信号X(t)进行低通滤波，得到滤波后的信号X*(t)
Figure RE-GDA0003113940240000041
(4)将提取滤波后的信号X*(t)的梅尔频率倒谱系数MFCC作为特征，利用深度神经网络ResNet进行训练，获得对测量信号是否漏损的判别模型；
(5)所述微处理器驱动多路复用模块和电阻测量模块获得柔性传感器的测量信号，利用存储模块将所述测量信号存储在本地进行备份，再利用无线通信模块将测量信号发送至已组网的通信节点，经由已组网的通信节点中继后发送至无线网关，随后发送至云服务器中；
(6)云服务器在线获得所述柔性传感器的测量信号后，利用时间窗口对获得的测量信号进行分段，每段测量信号分别经步骤(2)-(3)后，提取梅尔频率倒谱系数MFCC作为特征；
(7)将步骤(6)提取的各段测量信号的特征输入经步骤(4)训练的深度神经网络ResNet 中，得出该段测量信号是否存在泄漏，若存在泄漏，同时获得发生泄漏的时间段，具体为：根据神经网络ResNet输出是否存在泄漏的得分，将泄漏得分最高的测量信号分别与其周围的通信节点进行互相关分析，求得使互相关函数取最大值的时间间隔参数τ记为ti，则ti为泄漏信号到达两个柔性传感器之间的时间差：
Figure RE-GDA0003113940240000051
根据ti即可算出算出漏点离该节点的距离：
Figure RE-GDA0003113940240000052
其中，D为两个柔性传感器之间的距离，v为泄漏信号在管壁的传输速率。
将本发明的主动检漏管道装置用于现有城市供水管网漏损的主动检测与定位，将柔性传感器布设在管道上，信号衰减小，灵敏度好，采用深度神经网ResNet对是否漏损进行判断，漏损检出率高，误报率低，利用柔性传感器之间的位置信息，能够实现漏损的高精度定位，本装置具有可直接用于现有的城市供水管网，能实时在线自动检测，检测结果可在多终端可视化展示的优点。

Claims (4)

1.一种基于柔性传感器的主动检漏管道装置，其特征在于，包括法兰(1)、管道、套管(2)、防水壳(3)、柔性传感器(4)、导电胶带(5)、通信节点；所述管道的两端分别与法兰(1)连接，所述管道上设有柔性传感器(4)，所述柔性传感器(4)上设有套筒(2)，所述柔性传感器(4)通过导电胶带(5)与通信节点连接，所述通信节点设置于防水壳(3)中；所述通信节点包括多路复用模块(6)、电阻测量模块(7)、实时时钟模块(8)、微处理器(9)、无线通信模块(10)、存储模块(11)和电源模块(12)，所述电源模块(12)分别与多路复用模块(6)、电阻测量模块(7)、实时时钟模块(8)、微处理器(9)、无线通信模块(10)、存储模块(11)连接，所述多路复用模块(6)、电阻测量模块(7)、实时时钟模块(8)分别与微处理器(9)连接，所述微处理器(9)分别与无线通信模块(10)、存储模块(11)连接。
2.根据权利要求1所述基于柔性传感器的主动检漏管道装置，其特征在于，所述主动检漏管道装置还包括无线网关和云服务器，所述无线网关、云服务器和通信节点进行组网。
3.一种权利要求1所述基于柔性传感器的主动检漏管道装置的主动检漏方法，其特征在于：具体包括如下步骤：
(1)在实验室环境下离线获取管道上柔性传感器(4)的测量信号x，打上标签；
(2)剔除步骤(1)获得的测量信号超过测量信号4倍标准差的离群异常数据，并按照(x–xmin)/(xmax-xmin)对保留的测量信号进行归一化处理，得到归一化后的信号X(t)，其中xmin和xmax分别为保留的测量信号的最小值和最大值；
(3)将步骤(2)获得的归一化后的信号X(t)分解成若干个本征模态函数IMF之和ci(t)及其残差项rn(t)，本征模态函数ci(t)分别表征了归一化后的信号X(t)从高频到低频的分量，通过保留残差项rn(t)和从j开始的本征模态函数来对归一化后的信号X(t)进行低通滤波，得到滤波后的信号X*(t)
Figure FDA0002865384300000011
(4)将提取滤波后的信号X*(t)的梅尔频率倒谱系数MFCC作为特征，利用深度神经网络ResNet进行训练，获得对测量信号是否漏损的判别模型；
(5)所述微处理器驱动多路复用模块和电阻测量模块获得柔性传感器的响应信号，微处理器驱动实时时钟模块获取当前时间，两者共同构成测量信号，利用存储模块将所述测量信号存储在本地进行备份，再利用无线通信模块将测量信号发送至已组网的通信节点，经由已组网的通信节点中继后发送至无线网关，随后发送至云服务器中；
(6)云服务器在线获得所述柔性传感器的测量信号后，利用时间窗口对获得的测量信号进行分段，每段测量信号分别经步骤(2)-(3)后，提取梅尔频率倒谱系数MFCC作为特征；
(7)将步骤(6)提取的各段测量信号的特征输入经步骤(4)训练的深度神经网络ResNet中，得出该段测量信号是否存在泄漏，若存在泄漏，同时获得发生泄漏的时间段。
4.根据权利要求3所述的主动检漏方法，其特征在于：根据神经网络ResNet输出是否存在泄漏的得分，将泄漏得分最高的测量信号分别与其周围的通信节点进行互相关分析，求得使互相关函数取最大值的时间间隔参数τ记为ti，则ti为泄漏信号到达两个柔性传感器之间的时间差：
Figure FDA0002865384300000021
根据ti即可算出算出漏点离该节点的距离：
Figure FDA0002865384300000022
其中，D为两个柔性传感器之间的距离，v为泄漏信号在管壁的传输速率。
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