基于EMD的油气管道安全分布式光纤预警系统信号分析方法

针对油气管道安全分布式光纤预警系统检测信号的非平稳特征，提出了基于经验模态分解（EMD）的信号分析方法．预警系统基于Mach—Zehnder光纤干涉仪原理，沿油气管道同沟敷设光缆，利用其中三条单膜光纤构成分布式微振动测试传感器，实时检测管道沿途所发生的泄漏及其他异常事件．该信号分析方法将检测信号通过EMD分解为多个平稳的固有模态函数（IMF）之和，选择若干包含信号主要信息的IMF分量对其进行峭度分析，提取几种事件信号的特征．最后分析了现场实验数据及其信号处理结果．研究结果表明，该方法可以有效地对管道周围发生的泄漏和其他异常情况进行特征提取．     

分布式光纤传感器在管道泄漏监测中的应用

提出了一种利用分布式光纤传感器对输送管道泄漏进行实时监测的技术．输送管道发生泄漏、管道附近的机械施工和人为破坏等事件产生的振动、压力或温度变化信号作用于光纤时，光波在光纤中传输时产生的损耗具有不同的信号特征．分布式光纤传感器可以同时获取损耗的空间分布及其随时间的变化．在入射端利用光时域反射技术和在输出端利用光功率检测，可实现光纤上各点静态与动态损耗的测量和定位．计算机通过对数据进行分析和融合，根据信号特征判断并淮确定位管道泄漏等事件的发生，提高压力管道的监测水平．     

基于Morlet小波变换与SVD的故障特征提取

针对Morlet小波变换结果中的特征提取问题,对连续小波变换得到的小波系数矩阵进行奇异值分解(SVD),分析了所获得的奇异值与Morlet小波变换结果中的特征信号以及噪声的对应关系.基于这种关系,通过选择合适的奇异值进行重构,清晰地提取到Morlet小波分解结果中的有效特征信息;进一步计算得到频率-能量谱,根据峰值位置能够提取冲击特征.将该方法应用于轴承振动信号的故障特征提取,并与其他方法进行了比较.结果表明,文中方法所获得的故障波形非常清晰,在低信噪比时具有较好的故障特征提取效果.     

改进BP神经网络在管道泄漏检测中的应用

管道泄漏检测和定位在管道的安全生产中占有重要的位置.本文将用小波包分解技术提取的管道泄漏检测系统特征信号作为神经网络的输入,建立管道运行状态的神经网络分类器,根据输出对管道的运行状态进行识别.利用小波变换特性提取压力传感器的信号奇异点,根据负压力波定位法对管道泄漏点定位,仿真结果验证了该方法的有效性.     

奇异值分解对轴承振动信号中调幅特征信息的提取

为了从复杂的轴承振动信号中提取微弱的故障信息,提出了一种基于奇异值分解的特征提取方法.分析了基于奇异值分解的信号分解和特征提取原理,指出其信号分解的实质是一种线性叠加分解,并通过对轴承振动信号构造Hankel矩阵,利用奇异值分解处理后得到多个分量信号,并选择前面一定数目的分量信号进行叠加,准确地提取到了因滚道损伤引起的调幅特征,进而研究分析了不同数目分量所获得的调幅特征效果,并与小波变换进行比较.研究结果表明SVD对调幅特征的提取效果优于小波变换.     

基于光纤分布式测温的热力管道泄漏定位系统

针对传统热力管道泄漏巡检方式存在的准确度不高、抗干扰能力差等不足，采用光纤分布式测温的方法测量热力管道沿线温度场，当发生泄漏时，管道中的热水或蒸汽会流出并改变泄漏点周围的温度场，系统可以快速捕捉温度变化并实时定位泄漏点。实验检测系统性能指标为温度精度(温度测量值与真实值间的误差)±1℃,空间分辨率≤2 m,目前已成功应用于济宁运河电厂热力管道的检测中，精确地测量了热力管道沿线15 km的温度变化，并成功对一处泄漏行为进行了报警，表明分布式光纤测温系统在热力管道泄漏监测领域具有广阔的应用前景。     

小波分析在管道泄漏信号识别中的应用

利用多尺度小波变换 ,把管道泄漏产生的负压波信号作为瞬态信号 ,来识别管道的局部泄漏特征。以光滑函数的一阶导数作为小波母函数 ,研究了管道泄漏特征信号拐点区间的敏感性 ,突出小波变换系数的局部极值性。分析表明 ,检测信号的小波变换系数极值的奇异性准确地反映了管道检测信号的泄漏特征 ,并且从局部描述了管道泄漏信号的瞬态正则性。对各级尺度系数进行了S形曲线拟合 ,此曲线能够完整地描述管道泄漏瞬变特征 ,其拐点区间描述了管道发生泄漏时的瞬变过程。     

小波分析在管道泄漏信号识别中的应用

利用多尺度小波变换，把管道泄漏产生的负压波信号作为瞬态信号，来识别管道的局部泄漏特征。以光滑函数的一阶导数作为小波母函数，研究了管道泄漏特征信号拐点区间的敏感性，突出小波变换系数的局部极值性。分析表明，检测信号的小波变换系数极值的奇异性准确地反映了管道检测信号的泄漏特征，并且从局部描述了管道泄漏信号的瞬态正则性。对各级尺度系数进行了S形曲线拟合，此曲线能够完整地描述管道泄漏瞬变特征，其拐点区间描述了管道发生泄漏时的瞬变过程。     

直埋热水供热管道泄漏声波特性实验研究

城市直埋供热管网泄漏精准智能定位是城市供热基础设施安全与节能降碳运行及智能化的重关键环节。为提高利用声波法进行直埋热水供热管网泄漏的定位精度,建立DN300大型模化供热实验系统,研究了有无泄漏时,管壁上声波信号随传播距离、温度、压力和流量变化的特性,分析了管道上水泵振动声波的时频特点,利用小波阈值法进行信号降噪,得到了供热管道泄漏的特征频段。研究表明,温度对泄漏声波频段影响显著,温度越高声波特征频段分布越大,温度从31℃升高到86℃后,特征频段从200-800 Hz升至50-1500 Hz;传播距离、压力和流量的变化主要影响泄漏信号幅值,对特征频段范围影响较小;水泵声波能量主要集中在3000-4000 Hz处于泄漏信号频段范围之外,利用小波阈值法进行信号降噪,提高定位精度可达0.11%、实现定位距离偏差在±1m内。     

信息缺失条件下管道泄漏信号识别研究

在管道泄漏诊断过程中,负压波信息缺失会导致误判或漏判,采用改进奇异值降噪技术对负压波信号进行预处理,以提高定性评判泄漏的准确性。介绍了奇异值降噪技术的基本原理及其改进方法,并利用信号互相关技术对泄漏点位置进行了定量计算,实现了对液体输送管线的泄漏故障诊断。对室内液体管道在泄漏诊断过程中负压波特征明显和模糊情况下的奇异值降噪结果进行了对比。结果表明,相关分析方法对信息缺失条件下负压波信号拐点识别的准确率较高。该方法能突出强噪声背景下的负压波信号,并且使泄漏点的定位精度提高到1.52%。该研究结果也可用于液体管线小泄漏的诊断分析。     

采用小波包树能量矩阵奇异值分解的局部放电模式识别

为了从局部放电信号电磁波大量冗余的频率信息中提取有效的局部放电特征参量,提出了采用小波包和奇异值分解相结合的能量特征提取方法。该方法从大量小波包树节点的能量信息中提取了一组能量特征参量用于局部放电类型识别,首先对4种放电类型的电磁波信号进行小波包分解,计算每个小波包节点系数的能量,接着采用奇异值分解法从小波包树所有节点的能量信息中提取奇异值较大的一组参量,利用这组参量建立识别模型,最后使用支持向量机对4种变压器典型放电类型进行识别。结果表明,小波包树能量矩阵奇异值分解可以从包含有大量无效和冗余频率信息的电磁波信号中提取能量特征参量,从而进行局部放电识别。研究内容可为局部放电类型识别提供一种有效的特征提取方法。     

信息缺失条件下管道泄漏信号识别研究

在管道泄漏诊断过程中，负压波信息缺失会导致误判或漏判，采用改进奇异值降噪技术对负压波信号进行预处理，以提高定性评判泄漏的准确性。介绍了奇异值降噪技术的基本原理及其改进方法，并利用信号互相关技术对泄漏点位置进行了定量计算，实现了对液体输送管线的泄漏故障诊断。对室内液体管道在泄漏诊断过程中负压波特征明显和模糊情况下的奇异值降噪结果进行了对比。结果表明，相关分析方法对信息缺失条件下负压波信号拐点识别的准确率较高。该方法能突出强噪声背景下的负压波信号，并且使泄漏点的定位精度提高到1．52％。该研究结果也可用于液体管线小泄漏的诊断分析。     

基于谐波小波分析的管道小泄漏诊断方法

在长输管道泄漏诊断过程中,复杂噪声背景下的管道小泄漏信号往往难以检测,更无法准确提取小泄漏负压波信号拐点进行泄漏点定位,为此提出基于谐波小波分析技术的小泄漏信号识别与负压波拐点准确提取方法.介绍r谐波小波分析的基本原理及其快速算法,利用谐波小波时频图、时频等高线图以及时频剖面图挖掘管道泄漏敏感特征,准确提取负压波拐点,实现了对长输管线小泄漏的故障诊断.现场采集复杂噪声背景下的输油管道小泄漏信号,分别采用Daubechies小波与谐波小波进行分析对比.试验结果表明,谐波小波泄漏检测法在噪声干扰下对小泄漏信号识别的准确率较高,为长输管道安全输送提供了可靠的保障.     

柴油机振动信号的小波包奇异值降噪

柴油机的振动信号中含有大量噪声,在进行故障特征提取之前必须加以消除.首先对傅里叶滤波降噪、小波降噪和小波包降噪的效果进行了对比,然后将奇异值分解技术用于信号降噪,最后提出了一种将小波包和奇异值分解相结合的降噪方法.该方法将输入信号进行一次小波包分解,利用奇异值分解方法对分解后的幅值量化系数进行降噪.实例表明,小波包和奇异值分解相结合的方法降噪效果最好.与其他方法相比,用新的方法对柴油机缸盖振动信号进行降噪处理的信噪比最高,且能明显识别出燃烧爆发、气门落座等各个阶段的振动信号,大大提高了特征提取的准确率.     

分布式光纤油气管道监测系统研究

提出一种基于混沌理论的监测分布式光纤管道泄漏监测系统的方法,采用Duffing相轨迹法和Lyapu-nov指数法检测微弱的正弦信号,建立了基于混沌理论的分布式光纤管道泄漏检测系统的数学模型,并且进行了实例验证。     

柴油机振动信号的小波包奇异值降噪

柴油机的振动信号中含有大量噪声，在进行故障特征提取之前必须加以消除。首先对傅里叶滤波降噪、小波降噪和小波包降噪的效果进行了对比，然后将奇异值分解技术用于信号降噪。最后提出了一种将小波包和奇异值分解相结合的降噪方法。该方法将输入信号进行一次小波包分解，利用奇异值分解方法对分解后的幅值量化系数进行降噪。实例表明，小波包和奇异值分解相结合的方法降噪效果最好。与其他方法相比，用新的方法对柴油机缸盖振动信号进行降噪处理的信噪比最高，且能明显识别出燃烧爆发、气门落座等各个阶段的振动信号，大大提高了特征提取的准确率。     

小波分析中频带能量泄漏及对策

为了寻找信号特征提取优化的方法，排除误诊断，分析了Daubcchies小波系列的频带频率特性，指出了小波分析存在着频带能量泄漏的问题。频带能量泄漏不利于信号的特征提取和分析。通过仿真研究，得到了频带能量泄漏的基本规律，提出了频带能量增量比较法。该方法通过比较小波分析的相邻三个频带的能量增量，确定信号的特征频率分量所在的频带，进而以该频带的能量增量作为信号变化的特征。实验证明，运用该方法可以优化信号特征的提取。     

小波去噪和奇异性分析方法在输油管道泄漏检测中的应用

输油管道中存在的噪声影响了管道泄漏事故的判决,利用瞬态压力波定位泄漏点的关键是准确地确定瞬态压力波传播到管道始末两端的时间差,通过小波阈值去噪和信号奇异点分析方法,可以有效降低管道工况噪声对泄漏信号的干扰,提高瞬态压力波定位的精度.     

基于小波重构与时空二维特征的光纤振动识别

针对光纤预警系统提出基于小波重构降噪和时空二维域特征的光纤振动识别.分析光纤振源信号的特征,使用小波重构降噪处理算法对时域信号进行特征提取,并以灰度图展示其明显的特征,进而提出灰度图腐蚀识别算法.通过时空二维域特征分析处理识别方法,能够较好地分类识别入侵振源信号.     

基于GIS的光纤传感技术在供热管道安全防护中的应用研究

供热管道泄漏事故发生后,轻则造成管网的损坏,重则造成人员伤亡。因此,如何对管道进行安全监控预警,预防事故的发生,确保居民生活和人身财产安全,为老百姓提供一个安全、放心的生活环境?针对这些实际问题的存在,拟采用分布式光纤振动传感管道入侵检测技术和分布式光纤温度传感管道泄漏检测技术实现供热管道入侵预警和泄漏报警,并实现入侵点、泄漏点的及时检测、准确定位,提升供热管道的安全防护能力。