基于小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的供水管網(wǎng)管內(nèi)泄漏聲檢測(cè)方法研究.pdf

1、傳統(tǒng)固定聲傳感器方式的泄漏檢測(cè)方法可用于供水管道中的泄漏定位。然而，這些方法需要部署大量的傳感器，因此難以在埋地長(zhǎng)管線上進(jìn)行應(yīng)用，也很難實(shí)現(xiàn)提早預(yù)警以及評(píng)估泄漏尺寸大小。有鑒于此，本團(tuán)隊(duì)研發(fā)了以聲學(xué)傳感器為核心的管內(nèi)聲學(xué)泄漏檢測(cè)裝置，該裝置依托水流運(yùn)動(dòng)，記錄所有音頻信號(hào)并通過分析檢測(cè)微小泄漏。該自漂流式裝置內(nèi)部搭載的高靈敏度聲學(xué)傳感器，能夠檢測(cè)帶壓供水管道中的微小泄漏。由于管內(nèi)環(huán)境有許多因素干擾水聲信號(hào)，例如水流噪音等。因此，對(duì)管內(nèi)泄漏

2、的檢測(cè)及其泄漏量的分析仍具有很大的挑戰(zhàn)性。本文提出了一種新的基于小波變換的管內(nèi)水聲信號(hào)泄漏檢測(cè)方法。在這種方法中，首先監(jiān)測(cè)相對(duì)較長(zhǎng)時(shí)間間隔內(nèi)的水聲信號(hào)，通過短時(shí)傅立葉變換(STFT)獲取泄漏信號(hào)特征，通過準(zhǔn)確地選擇母小波（調(diào)諧小波）獲得在時(shí)頻域中目標(biāo)信號(hào)的定位。然后，提出了組合小波分析和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法結(jié)構(gòu)，利用小波變換分析泄漏信號(hào)并利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行分類。該研究表明，時(shí)域方法難以表征帶噪聲泄漏信號(hào)的完整特征，選擇合適的母小波來提取供水

3、管道中噪聲事件特征具有重要作用。本文提出的方法已在工程中獲實(shí)際應(yīng)用，并在設(shè)計(jì)的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)上進(jìn)行了測(cè)試，對(duì)自漂流式的裝置采集的聲學(xué)信號(hào)進(jìn)行分析。采集到的聲學(xué)信號(hào)被用于識(shí)別干擾信號(hào)（瞬時(shí)管道振動(dòng)，水流噪聲，管道固有頻率和背景噪聲）和泄漏特征信號(hào)。仿真結(jié)果表明，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并通過選擇合適的母小波可定位泄漏特征信號(hào)和背景噪聲的位置，該方法提高了提取特征的分類性能。此外，還驗(yàn)證了通過結(jié)合管內(nèi)聲學(xué)裝置及優(yōu)化后的小波變換和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法，可以高效可靠地