基于相位和幅值衰减的多探头阵列检测供水管道漏损的方法及系统
阅读说明：本技术 基于相位和幅值衰减的多探头阵列检测供水管道漏损的方法及系统 (Method and system for detecting leakage of water supply pipeline by multi-probe array based on phase and amplitude attenuation ) 是由 崔昊 袁一星 张鹏 于 2021-09-13 设计创作，主要内容包括：基于相位和幅值衰减的多探头阵列检测供水管道漏损的方法及系统,它属于供水管道漏损检测领域。本发明解决了传统声学检漏方法在供水管网检漏方面操作条件受限、检测精度以及检测效率低下的问题。本发明在地面摆布可移动式的多探头声学传感器,并通过特定的传感器排列方式采集地面振动噪声信号作为检测管道是否产生泄漏的声信号,通过快速傅里叶变换进行信号处理,获得声信号的相位谱特征与幅值谱特征后,基于获得的特征构造特征向量,将构造的特征向量输入BP神经网络获得对待测管道的漏损检测结果。本发明可以应用于对供水管道进行漏损检测。(A method and a system for detecting water supply pipeline leakage based on a multi-probe array with phase and amplitude attenuation belong to the field of water supply pipeline leakage detection. The invention solves the problems of limited operation conditions, low detection precision and low detection efficiency of the traditional acoustic leak detection method in the aspect of leak detection of the water supply network. The method comprises the steps of arranging movable multi-probe acoustic sensors on the ground, collecting ground vibration noise signals in a specific sensor arrangement mode to serve as acoustic signals for detecting whether the pipeline leaks, conducting signal processing through fast Fourier transform to obtain phase spectrum characteristics and amplitude spectrum characteristics of the acoustic signals, constructing characteristic vectors based on the obtained characteristics, and inputting the constructed characteristic vectors into a BP neural network to obtain leakage detection results of the pipeline to be detected. The invention can be applied to the leakage detection of the water supply pipeline.)
技术领域
本发明属于供水管道漏损检测领域，具体涉及一种基于相位和幅值衰减的多探头阵列检测供水管道漏损的方法及系统。
背景技术
城市供水管网是关乎国民生活健康水平和国民经济的重要市政领域，但目前国内部分城市依旧存在着供水设施老旧，管网老化严重，更新速度缓慢甚至管网埋设位置都已经丢失的问题，漏损事故时有发生，使得大量的已处理清洁水资源流失浪费，对国民经济造成巨大损失。目前国内外采用的漏失检测方法种类繁多，其中，声学检漏方法应用较为普遍。声学检漏方法又大致可以分为基于硬件的检漏方法和基于软件的检漏方法。基于硬件的检漏方法目前主要为基于管道泄漏声信号的声学检漏方法，也是目前应用较广的定位方法，采用的仪器主要是听漏杆和电子听漏仪，此种方法严重依赖检漏工人的经验积累，需要较长的时间才能培养出一名合格的技术人员，而且该方法对环境噪声的要求较高，必须在夜深人静的时候才能工作，长期下来对工人的听力和身体都会造成一定的影响。所以，研究出一种定位准确，适合中国管网情况的漏损检测方法进而研发出一种操作简单的仪器设备是十分必要的。
基于软件的漏点定位方法，即是通过模型和信号处理的泄漏定位与辨识，如相关分析法，该方法是现在世界范围内应用较为普遍的方法，应用时延估计法，在管道的两端或者阀门、消火栓处分别放置两个传感器用于接收沿管道传播的振动声波信号，通过两传感器接收到声波信号的时间差和输入的管道长度、材料、管径等各种参数来精确计算漏点的位置。该方法操作简单，定位准确，较为广泛的应用在全世界漏损检测与定位领域，但是对于我国复杂的管网情况和相关仪的传感器安放距离要求，有时难以找到可以安放两个传感器的位置，也存在无法确定两个点位之间管道的具体长度的情况，如果在两个传感器之间的管段上存在弯头、阀门等其他配件，也会对分析结果产生影响，而且，整套相关分析仪价格昂贵，对于我国一些经济水平不高的县市和乡镇，其供水公司无法负担相关费用，所以，该方法在我国难以普及。
综上所述，基于漏损声信号的漏损定位方法已经有了广泛的应用，但在实际检漏过程中，受到管道条件及环境噪声的影响，相关分析法及地面漏损声学探测法的检测效率、检测精度以及操作条件受到限制，地面漏损声学探测法作为一种在实际检漏工作中应用最为广泛的方法，亟需结合现代传感技术及信号处理手段实现智能化。
发明内容
本发明的目的是为解决传统声学检漏方法在供水管网检漏方面操作条件受限、检测精度以及检测效率低下的问题，而提出了一种基于相位和幅值衰减的多探头阵列检测供水管道漏损的方法及系统。
本发明为解决上述技术问题所采取的技术方案是：
一种基于相位和幅值衰减的多探头阵列检测供水管道漏损的方法，所述方法具体包括以下步骤：
步骤一、采用由A、B、C三个传感器形成的三探头传感器阵列采集管道信号；
其中，采集的管道信号包括实验室情况下的管道信号和实际情况下的管道信号，管道信号包括漏损管道信号和非漏损管道信号；
步骤二、采集的信号经过放大后，将放大后的信号连接至上位机；
步骤三、上位机依次对信号进行去噪和预处理，获得预处理后的信号；
步骤四、提取出预处理后信号的相位特征和幅值衰减特征，并基于提取出的相位特征构造相位特征向量，基于提取出的幅值衰减特征构造幅值衰减特征向量；
其中，提取预处理后信号的相位特征的具体过程为：
对A、B、C三个传感器在同一实验条件下同时采集的信号进行步骤二和步骤三的处理后，分别对传感器A、传感器B、传感器C对应的预处理后信号进行傅里叶变换，得到传感器A对应的傅里叶变换后信号、传感器B对应的傅里叶变换后信号以及传感器C对应的傅里叶变换后信号；
分别计算出频率f1、f2、f3、f4、f5下的Phase difference(A-B)/Phase difference(B-C)值，其中，Phase difference(A-B)代表传感器A对应的傅里叶变换后信号与传感器B对应的傅里叶变换后信号之间的相位谱差值，Phase difference(B-C)代表传感器B对应的傅里叶变换后信号与传感器C对应的傅里叶变换后信号之间的相位谱差值；
将频率f1下的Phase difference(A-B)/Phase difference(B-C)值记为x1；
将频率f2下的Phase difference(A-B)/Phase difference(B-C)值记为x2；
将频率f3下的Phase difference(A-B)/Phase difference(B-C)值记为x3；
将频率f4下的Phase difference(A-B)/Phase difference(B-C)值记为x4；
将频率f5下的Phase difference(A-B)/Phase difference(B-C)值记为x5；
构造当前实验条件下的相位特征向量X＝(x1，x2，x3，x4，x5)；
对于采集的其它实验条件下以及实际情况下的信号，相位特征提取方式以及相位特征向量构造方式相同；
步骤五、对步骤一中每次采集的管道信号进行赋值，将构造的相位特征向量和幅值衰减特征向量作为BP神经网络的输入，将对应的赋值结果作为BP神经网络的输出，对BP神经网络进行训练；
步骤六、利用三探头传感器阵列采集待测管道信号，提取待测管道信号的相位特征和幅值衰减特征后构造特征向量，将待测管道信号的特征向量输入训练好的BP神经网络，获得对待测管道的漏损检测结果。
进一步地，所述A、B、C三个传感器呈直角三角形排列。
进一步地，所述直角三角形的勾股长度分别为0.7m、0.39m和0.8m。
进一步地，所述实验室情况下的信号的采集过程为：
采用钢板焊接箱体，将箱体作为土壤载体，管道沿纵向从距离箱体底部H高度处穿过箱体，采用水箱给管道循环供水；
将三探头传感器阵列布置在管道的正上方，不断调节管道的漏口大小、朝向和在箱体内的埋深，且每次调节时，均利用三探头传感器阵列采集信号。
进一步地，所述预处理包括预加重、分帧以及加窗处理。
进一步地，所述提取出预处理后信号的幅值衰减特征的具体过程为：
对A、B、C三个传感器在同一实验条件下同时采集的信号进行步骤二和步骤三的处理后，再分别对传感器A、传感器B、传感器C对应的预处理后信号进行傅里叶变换，得到传感器A对应的信号时频谱、传感器B对应的信号时频谱以及传感器C对应的信号时频谱；
构造函数y＝Tranferfunction(A-B)/Tranferfunction(B-C)，其中，Tranferfunction(A-B)代表传感器A与传感器B的时频谱幅值的差值，Tranferfunction(B-C)代表传感器B与传感器C的时频谱幅值的差值；
分别计算出频率f1、f2、f3、f4、f5下的y值：
将频率f1下的Tranferfunction(A-B)/Tranferfunction(B-C)值记为y1；
将频率f2下的Tranferfunction(A-B)/Tranferfunction(B-C)值记为y2；
将频率f3下的Tranferfunction(A-B)/Tranferfunction(B-C)值记为y3；
将频率f4下的Tranferfunction(A-B)/Tranferfunction(B-C)值记为y4；
将频率f5下的Tranferfunction(A-B)/Tranferfunction(B-C)值记为y5；
构造当前实验条件下的幅值衰减特征向量Y＝(y1、y2、y3、y4、y5)；
对于采集的其它实验条件下以及实际情况下信号，幅值衰减特征提取方式以及幅值衰减特征向量构造方式相同。
进一步地，所述对步骤一中每次采集的管道信号进行赋值，赋值为0或1。
进一步地，所述BP神经网络的输入层节点数为10，隐层节点数为12，输出层节点数为1。
进一步地，所述放大后的信号通过动态采集分析仪连接至上位机。
一种基于相位和幅值衰减的多探头阵列检测供水管道漏损的系统，所述系统用于执行一种基于相位和幅值衰减的多探头阵列检测供水管道漏损的方法。
本发明的有益效果是：
本发明在地面摆布可移动式的多探头声学传感器，并通过特定的传感器排列方式采集地面振动噪声信号作为检测管道是否产生泄漏的声信号，通过快速傅里叶变换进行信号处理，获得声信号的相位谱特征与幅值谱特征后，基于获得的特征构造特征向量；通过建立BP神经网络，将构造的特征向量输入BP神经网络获得对待测管道的漏损检测结果。本发明方法仅通过在地面上采集声信号就可以实现，不会受到操作条件的限制，通过综合考虑相位谱特征与幅值谱特征，可以在提高检测效率的同时，使得漏损检测更加准确。
附图说明
图1是本发明的一种基于相位和幅值衰减的多探头阵列检测供水管道漏损的方法的流程图。
具体实施方式
具体实施方式一、结合图1说明本实施方式。本实施方式所述的一种基于相位和幅值衰减的多探头阵列检测供水管道漏损的方法，所述方法具体包括以下步骤：
步骤一、采用由A、B、C三个传感器形成的三探头传感器阵列采集管道信号；
其中，采集的管道信号包括实验室情况下的管道信号和实际情况下的管道信号，管道信号包括漏损管道信号和非漏损管道信号；
步骤二、采集的信号经过放大后，将放大后的信号连接至上位机；
步骤三、上位机依次对信号进行去噪和预处理，获得预处理后的信号；
步骤四、提取出预处理后信号的相位特征和幅值衰减特征，并基于提取出的相位特征构造相位特征向量，基于提取出的幅值衰减特征构造幅值衰减特征向量；
其中，提取预处理后信号的相位特征的具体过程为：
对A、B、C三个传感器在同一实验条件下(同一实验条件是指漏口大小、朝向和在箱体内的埋深均相同)同时采集的信号进行步骤二和步骤三的处理后，分别对传感器A、传感器B、传感器C对应的预处理后信号进行傅里叶变换，得到传感器A对应的傅里叶变换后信号、传感器B对应的傅里叶变换后信号以及传感器C对应的傅里叶变换后信号；
分别计算出频率f1、f2、f3、f4、f5下的Phase difference(A-B)/Phase difference(B-C)值，其中，Phase difference(A-B)代表传感器A对应的傅里叶变换后信号与传感器B对应的傅里叶变换后信号之间的相位谱差值，Phase difference(B-C)代表传感器B对应的傅里叶变换后信号与传感器C对应的傅里叶变换后信号之间的相位谱差值；Phasedifference(A-B)/Phase difference(B-C)代表Phase difference(A-B)与Phasedifference(B-C)的比值；
将频率f1下的Phase difference(A-B)/Phase difference(B-C)值记为x1；
将频率f2下的Phase difference(A-B)/Phase difference(B-C)值记为x2；
将频率f3下的Phase difference(A-B)/Phase difference(B-C)值记为x3；
将频率f4下的Phase difference(A-B)/Phase difference(B-C)值记为x4；
将频率f5下的Phase difference(A-B)/Phase difference(B-C)值记为x5；
构造当前实验条件下的相位特征向量X＝(x1，x2，x3，x4，x5)；
对于采集的其它实验条件下以及实际情况下的信号，相位特征提取方式以及相位特征向量构造方式相同；
在本发明方法开始之前，可以任意给定三个传感器的编号(A、B、C)，在编号一旦确定后，整个处理过程中不再发生改变；
由于经过傅里叶变换(FFT)后的信号满足如下关系：
(1)在固定频率下，传感器A对应的傅里叶变换后信号与传感器B对应的傅里叶变换后信号之间的相位谱差值等于传感器B对应的傅里叶变换后信号与传感器C对应的傅里叶变换后信号之间的相位谱差值；
(2)在不同频率下，传感器A对应的傅里叶变换后信号与传感器B对应的傅里叶变换后信号之间的相位谱差值随着三探头传感器阵列距漏点正上方的距离呈线性变化；
所以，设计了本发明的相位特征提取方式；
步骤五、对步骤一中每次采集的管道信号进行赋值，将构造的相位特征向量和幅值衰减特征向量作为BP神经网络的输入，将对应的赋值结果作为BP神经网络的输出，对BP神经网络进行训练；
每次采集的信号均有对应的特征向量和赋值；
步骤六、利用三探头传感器阵列采集待测管道信号，提取待测管道信号的相位特征和幅值衰减特征后构造特征向量，将待测管道信号的特征向量输入训练好的BP神经网络，获得对待测管道的漏损检测结果。
输入待测管道信号的特征向量后，BP神经网络输出的值在0～1之间，0代表确定无漏损，1代表确定有漏损，0～1中间的数值代表发生漏损的概率。
漏损信号在地面上的传播规律满足：位移u＝Aei(kx-wt)，这里的k是虚数，k的实部re(k)＝频率/速度＝w/v，k的虚部为衰减系数，记作Im(k)。相位指的是kx，可以看出对于t相同时，相位kx是距离的函数，基于这个原理，将相位和幅值衰减特征作为漏损检测的特征。
由于幅值衰减特征在有管道泄漏与无管道泄漏情况下差别很大，在距离泄漏点2m内就可以衰减30dB，因而适合作为管道漏损的判断依据，但是该特征容易受到噪声的干扰。而相位信息特征是在存在噪声的情况下比幅值更稳定的特征，受噪声影响小。本发明选择幅值衰减特征和相位信息特征作为管道漏损检测的考虑因素，可以显著提升漏损检测的精度，两者缺一不可。
具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一不同的是，所述A、B、C三个传感器呈直角三角形排列。
其它步骤及参数与具体实施方式一相同。
具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式一或二不同的是，所述直角三角形的勾股长度分别为0.7m、0.39m和0.8m。
本实施方式通过设计合理的勾股长度，以保证检测的精度。
其它步骤及参数与具体实施方式一或二相同。
具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式一至三之一不同的是，所述实验室情况下的信号的采集过程为：
采用钢板焊接箱体，将箱体作为土壤载体，管道沿纵向从距离箱体底部H高度处穿过箱体，采用水箱给管道循环供水；
将三探头传感器阵列布置在管道的正上方，不断调节管道的漏口大小、朝向和在箱体内的埋深，且每次调节时，均利用三探头传感器阵列采集信号。
采用水箱循环供水，由立式多级泵供能，漏失水量由水箱补入，采用气压罐供水方式，先用水泵将水压入气压罐中，水压达到设定值即关闭。实验过程中由气压罐将高压水流打入模拟管道，通过减压阀和压力表控制管道中压力恒定。管道可更换，能够调节漏口大小、朝向和位置，以获取各种漏损条件下的信号。
其它步骤及参数与具体实施方式一至三之一相同。
具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式一至四之一不同的是，所述预处理包括预加重、分帧以及加窗处理。
其它步骤及参数与具体实施方式一至四之一相同。
具体实施方式六：本实施方式与具体实施方式一至五之一不同的是，所述提取出预处理后信号的幅值衰减特征的具体过程为：
对A、B、C三个传感器在同一实验条件下同时采集的信号进行步骤二和步骤三的处理后，再分别对传感器A、传感器B、传感器C对应的预处理后信号进行傅里叶变换，得到传感器A对应的信号时频谱、传感器B对应的信号时频谱以及传感器C对应的信号时频谱；
两组衰减在原理上是相同的，由于泄漏点附近体波的影响，越靠近漏点，其相对时频谱越大；
构造函数y＝Tranferfunction(A-B)/Tranferfunction(B-C)，其中，Tranferfunction(A-B)代表传感器A与传感器B的时频谱幅值的差值，Tranferfunction(B-C)代表传感器B与传感器C的时频谱幅值的差值；
分别计算出频率f1、f2、f3、f4、f5下的y值：
将频率f1下的Tranferfunction(A-B)/Tranferfunction(B-C)值记为y1；
将频率f2下的Tranferfunction(A-B)/Tranferfunction(B-C)值记为y2；
将频率f3下的Tranferfunction(A-B)/Tranferfunction(B-C)值记为y3；
将频率f4下的Tranferfunction(A-B)/Tranferfunction(B-C)值记为y4；
将频率f5下的Tranferfunction(A-B)/Tranferfunction(B-C)值记为y5；
构造当前实验条件下的幅值衰减特征向量Y＝(y1、y2、y3、y4、y5)；
对于采集的其它实验条件下以及实际情况下信号，幅值衰减特征提取方式以及幅值衰减特征向量构造方式相同。
由频谱得到对应频率的幅值，构造传递函数，得到特征向量Y。
其它步骤及参数与具体实施方式一至五之一相同。
具体实施方式七：本实施方式与具体实施方式一至六之一不同的是，所述对步骤一中每次采集的管道信号进行赋值，赋值为0或1。
存在漏点的管道信号赋值为1，环境噪声赋值为0。
其它步骤及参数与具体实施方式一至六之一相同。
具体实施方式八：本实施方式与具体实施方式一至七之一不同的是，所述BP神经网络的输入层节点数为10，隐层节点数为12，输出层节点数为1。
其它步骤及参数与具体实施方式一至七之一相同。
具体实施方式九：本实施方式与具体实施方式一至八之一不同的是，所述放大后的信号通过动态采集分析仪连接至上位机。
其它步骤及参数与具体实施方式一至八之一相同。
具体实施方式十：本实施方式的一种基于相位和幅值衰减的多探头阵列检测供水管道漏损的系统，所述系统用于执行一种基于相位和幅值衰减的多探头阵列检测供水管道漏损的方法。
本发明的上述算例仅为详细地说明本发明的计算模型和计算流程，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动，这里无法对所有的实施方式予以穷举，凡是属于本发明的技术方案所引伸出的显而易见的变化或变动仍处于本发明的保护范围之列。
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