基于高阶模糊度函数的内蕴模式分量瞬时频率计算

瞬时频率计算是关系到经验模式分解实用性的关键,但是传统瞬时频率的计算方法对于信号分析的准确性有很大的影响。尽管非平稳信号的频率变化率可以用有限次的多项式表示,而最大似然估计、最小二乘法等相位建模估计方法计算量大,因此对于内蕴模式分量计算得到的瞬时频率仍然存在一些问题,其中边界效应更为明显。提出采用高阶模糊度函数来进行相位参数估计的方法,对内蕴模式分量的瞬时频率进行计算,在此基础上构建Hilbert时频谱进行信号分析。应用高阶模糊度进行瞬时频率计算,可以减小计算量,提高瞬时频率估计的准确性。采用仿真和实际信号验证方法的有效性,研究表明此方法可以有效消除边界效应影响,提高Hilbert时频谱的可靠性。     

供水管道泄漏定位中基于互谱的时延估计

供水管道泄漏时产生泄漏声波，根据泄漏声波到达安装在管道上的2个传感器的时间差可以估计泄漏位置。减小时延估计的方差必须对信号滤波以提高信噪比，但泄漏信号所在的频带是不能预先确知的。互谱相位谱和相干函数在频域上反映了2个信号的相关性，根据它们估计泄漏信号的频带、设定滤波器截止频率，在较低信噪比的情况下提高滤波效果及检测结果的置信度。实际检测结果表明，该方法减小了泄漏定位的误差。     

非泄漏固定声源干扰下的管网泄漏定位技术研究

实际管网泄漏检测环境中,管内外非泄漏固定噪声(如施工、管道阀门噪声等)叠加在管道泄漏声信号中,传感观测信号间的互相关函数中有多个相关峰值,若不能正确识别峰值来自泄漏还是非泄漏声源,将导致漏点定位错误。以两传感观测信号的自相关函数构建非泄漏和泄漏信号特征提取函数,通过特征提取函数识别出管道传播媒质对两类信号的衰减特征信息,该衰减特征结合互相关函数的相关峰值时延信息,识别出峰值来自泄漏还是非泄漏声源。实际定位应用表明,在管内外非泄漏固定噪声干扰下,漏点定位误差在1 m以内,突破了传统基于时延估计的泄漏定位技术及仪器需要在夜间,或人为关闭某些管道阀门、支路等安静环境下,通过回避干扰噪声才能进行定位的限制。     

供水管网泄漏定位研究与检测系统开发

在分析泄漏声波在管线中传播特性的基础上,根据自适应滤波时延估计与泄漏定位的原理,设计与实现了管网泄漏定位系统中的传感器及信号调理电路、数据采集与通信电路、数字滤波以及泄漏定位软件等,并进行了系统集成.在实现的系统中,传感器采集到的泄漏声信号被转换成12位数字量,通过通信端口读入计算机.为了得到准确的定位结果,对采集到的数据采用了选频段滤波、分时段时延估计、根据信号幅值的相对强弱进行抑制突发强干扰.现场试验与运行结果表明:系统硬件和软件流程运行正确,达到了设计的需求;泄漏定位结果误差小于0.5 m,能够满足实际测量的要求.     

地下管道泄漏检测定位中的时延估计方法

本文将一种新的自适应无偏时延估计方法用于地下管道的泄漏检测和漏点定位，避免了经典自适应时延估计算法-LMS算法在噪声环境下可能产生有偏时延估计的不足。文章为该方法建立了新的自适应准则，分析了由该准则得到的最优解，并提出相应的算法来实现最优解的搜索，也详细的推导了算法的收敛条件。实验表明，该方法能够有效地消除不相关噪声的干扰，使得估计性能得到显著的改善。     

单隶属度函数模糊控制器的研究

本文提出了通过定义单隶属度函数实现模糊控制的方法，为使算法更具鲁棒性，在其中加入了自寻优环节，实现在线自寻优。仿真研究表明这种算法是简便而有效的。     

基于总体局域均值分解及稀疏表示分类的天然气管道泄漏孔径识别

针对天然气管道泄漏受孔径、传感器距离、管道内压力等多种因素影响,特征提取及识别算法较为复杂的问题,提出了基于总体局域均值分解-相对熵的特征提取算法并结合稀疏表示分类的泄漏孔径识别新方法。该方法采用总体局域均值分解方法对泄漏信号进行自适应分解,得到不同孔径泄漏信号的特征信息,并根据KL散度选择包含主要泄漏信息的PF分量,在此基础上提取多种时频特征参数,获取全面准确表征泄漏信号的特征向量;针对小样本复杂信号的分类,提出稀疏表示分类器实现泄漏孔径准确分类。该分类器采用过完备字典求得测试信号的最稀疏解,并以此解作为测试信号的稀疏重构系数,以获取测试信号在不同类别中的重构信号,最终通过判断测试信号与重构信号的残差值大小完成泄漏孔径分类。实验结果表明,所提出的算法比传统的SVM及BP分类算法识别准确率高。     

基于粒子滤波与压缩感知的管道泄漏定位

针对管道中突发的泄漏,提出一种基于粒子滤波与压缩感知的泄漏定位方法。首先,基于特征线法建立管道的状态空间方程,使用改进粒子滤波算法对泄漏管道瞬态过程进行状态估计,利用估计值与观测值的均方误差,通过求解优化问题的方式对泄漏点进行定位,并得出泄漏量与泄漏系数的估计值。针对测量值采集、储存和传输设备导致的估计精度低的问题,使用压缩感知对管道的测量值进行预处理。多次实验结果证明,所提出方法使用压缩率为65%～75%的重构信号作为粒子滤波输入时仍能有效定位,相对定位误差约为1%。     

基于盲系统辨识的供水管网泄漏定位系统研究

管道长度作为已知参量是传统时延估计泄漏定位方法应用的前提,针对实际应用中长度较难测量或不能获得的情况,采用盲系统辨识方法估计泄漏信号传播信道响应函数,并从中提取源信号从漏点传播到采集点的时间信息,从而不依赖管道长度定位漏点.盲辨识中,采用overlap-save和相关函数配准原理构建代价函数,解决高阶信道估计和信道间的病态问题;采用遗传算法对多目标函数进行全局最优化,避免梯度算法收敛陷入局部最小点.基于虚拟仪器技术构建了整个定位系统,实现信号采集、存储、处理及检测信息显示等功能.应用表明,系统解决了管道长度未知情况下的漏点定位问题.