（精密仪器及机械专业论文）基于DSP的管道典型异常事件检测识别系统研究.pdf

中文摘要 油气管道运输是当前我国能源输送的一种重要手段，但由于人为挖掘、钻孔 盗油、自然灾害等异常事件，管道泄漏事故时有发生，有时会伴随巨大的生命财 产损失和环境污染。 本文结合d s p 强大的运算能力，研究设计了基于d s p 的管道典型异常事件 检测识别系统。其原理基于振动信号检测，通过对管道振动信号进行现场采集和 在线处理，并将处理识别结果以无线传输方式发送至管道控制中心，实现对管道 典型异常事件的检测识别，以及管道的远程监测。 本文主要做了以下方面的工作： 1 、分析了管道发生异常事件时产生的典型振动信号的特征，如：人工挖掘 信号、钻管道信号、锯管道信号、管道敲击信号。 2 、选择了一款i c p 振动加速度传感器，并设计了相应的信号调理电路。 3 、设计了基于t m s 3 2 0 f 2 8 1 2 的d s p 硬件最小采集处理通信系统。 4 、采用基于小波分解及小波包分解的“能量一模式”检测信号特征提取方 法，对采集的管道异常事件振动信号进行特征提取。 5 、提出了基于小波熵的管道异常事件振动信号特征提取方法。并对四种典 型异常事件振动信号进行特征提取，结果表明，该方法具有较好的效果。 6 、提出了易于d s p 实现的计算信号能量熵的管道异常事件振动信号特征提 取方法。并对信号进行特征提取，结果表明，其算法简单，易于实现，效果明显。 7 、对设计的硬件系统与软件系统进行了集成与调试，结果表明，系统的基 本功能均可实现。 关键词：管道典型异常事件识别系统熵特征提取d s p 系统信号调理 a b s t r a c t p i p e l i n et r a n s p o r t a t i o nh a sb e c o m et h ea r t e r yo fn a t i o n a le c o n o m ya n dm o d e r n e n t e r p r i s e b e c a u s eo ft h ea b n o r m a le v e n t ss u c ha s m a n u a ld i g g i n g ，d r i l l i n gp i p e l i n e ， a n dn a t u r a ld i s a s t e r s ，t h ea c c i d e n to fp i p e l i n el e a k a g es o m et i m eh a p p e n s ，a n di tw i l l c a u s eh u g el o s so fl i f ea n dp r o p e r t ya n de n v i r o n m e n t a lp o l l u t i o n a i m i n ga tt h es i t u a t i o na b o v ea n dc o m b i n i n gw i t ht h ea d v a n t a g eo fd s p sf a s t o p e r a t i n gs p e e d ；ap i p e l i n et y p i c a la b n o r m a le v e n tr e c o g n i t i o ns y s t e mb a s e do nd s p i si n t r o d u c e di nt h i sp a p e r t h ep r i n c i p l eo fv i b r a t i o ns i g n a lm e a s u r i n gi s a d o p t e d t h ev i b r a t i o n s i g n a l so fp i p e l i n ea r ec o l l e c t e da n dp r o c e s s e di nf i e l d ，a n dt h e p r o c e s s i n gr e s u l t sw i l lb es e n tt oc o n t r o lc e n t e rb yw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o nm o d e a t l a s t ，r e a l i z e dt h em e a s u r e m e n ta n dr e c o g n i t i o no fp i p e l i n et y p i c a la b n o r m a le v e n t s a n dr e a l i z e dt h ep i p e l i n e sr e m o t em o n i t o r i n g t h em a j o rs t u d yo ft h i sd i s s e r t a t i o nc o v e r st h ef o l l o w i n ga s p e c t s ： 1 t h ef e a t u r eo ft y p i c a lv i b r a t i o ns i g n a l sc a u s e db yt h ep i p e l i n ea b n o r m a le v e n t s s u c ha s ：d r i l l i n gp i p e l i n e ，s a w i n gp i p e l i n e ，h i t t i n gp i p e l i n ea n dm a n u a ld i g g i n ga r o u n d p i p e l i n ea r ea n a l y z e d 2 a ni c pv i b r a t i o na c c e l e r a t i o ns e n s o ri sc h o s e n ，a n dd e s i g n st h er e l a t e ds i g n a l c o n d i t i o n i n gc i r c u i t 3 ad s ps y s t e mi sd e s i g n e db a s e do nt m s 3 2 0 f 2 812t of i tf o rs i g n a la c q u i s i t i o n ， s i g n a lp r o c e s s ，a n dc o m m u n i c a t i o n 4 i te x t r a c t st h ee i g e n v e c t o r so ft h ep i p e l i n et y p i c a la b n o r m a le v e n t ss i g n a l b a s e do nw a v e l e ta n dw a v e l e tp a c k e td e c o m p o s i t i o no f t h e ”e n e r g y - p a t t e r n ”d e t e c t i o n s i g n a lf e a t u r ee x t r a c t i o nm e t h o d s 5 af e a t u r ee x t r a c t i o nm e t h o do fp i p e l i n et y p i c a la b n o r m a le v e n t ss i g n a lb a s e d o nw a v e l e te n t r o p yi s a p p l i e d t oe x t r a c tt h es i g n a l sf e a t u r eb yc a l c u l a t i n gt h e w a v e l e te n t r o p yo fs i g n a l ，t h er e s u l t sp r o v e si te f f e c t i v e l y 6 af e a t u r ee x t r a c t i o nm e t h o do fp i p e l i n et y p i c a la b n o r m a le v e n t ss i g n a lb a s e d o ne n e r g ye n t r o p yi sa p p l i e d t h ea r i t h m e t i ci ss i m p l e ，a n di tc a nb ee a s i l yr e a l i z e do n d s p t oe x t r a c tt h es i g n a l sf e a t u r eb yc a l c u l a t i n gt h ee n e r g ye n t r o p yo f s i g n a l ，t h e r e s u l t sp r o v et h ee f f e c t i v eo ft h em e t h o d 7 t h eh a r d w a r ea n ds o f t w a r ea r e i n t e g r a t e da n dd e b u g g e d ；t h ee x p e r i m e n t p r o v e st h a tt h ed e s i g n e df u n c t i o n so ft h es y s t e mc a nb er e a l i z e de f f e c t i v e l y t t k e y w o r d s ：p i p e l i n et y p i c a la b n o r m a le v e n t s ，r e c o g n i t i o ns y s t e m ，e n t r o p y ，d s p s y s t e m ，s i g n a lc o n d i t i o n i n g i i i 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的 研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得鑫壅盘堂或其他教育机构的学位或证 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。 靴做储摊椎平擀眺1 年日 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解鑫盗盘堂有关保留、使用学位论文的规定。 特授权丞鲞盘鲎可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名： 够 签字吼叫年g 月 导师繇李( 乏 签字日期h 0 1 年1 ，月日 1 i 必l 阳 s 第一章绪论 第一章绪论 管道运输是与铁路、公路、航空、水运并驾齐驱的五大运输业之一，管道在 输送液体、气体、浆质等物品方面具有独特优势，其主要运输介质有石油、天然 气、水等，这些无一不是国民经济生产发展中的重要资源。在当今世界的各种能 源中，石油仍然是最重要的战略资源之一，石油不仅是一种物质的资源，而且已 经成为一种军事资源与外交资源。石油已经成为国家经济的命脉和国家安全的保 障，它直接关系到国家的政治稳定、经济发展、国防安全、社会和谐。自2 0 世 纪7 0 年代以来世界管道工业发展很快，每年有价值数百亿美元的石油、天然气 和其它相关产品通过地下管道运输。要保证这些资源在国民经济生产中安全供 给，管道安全是一个重中之重的问题。维护管道安全，监测管道运行，延长管道 的在役寿命，并最大限度地降低输送损失，对管道上发生的异常情况( 如管道泄 漏、开挖、人为破坏、自然破坏等) 进行实时监测、定位和预警是必然的要求。 1 1 管道安全检测技术概述 管道安全检测技术的应用，特别是对长距离油气输送管道安全检测技术的应 用，目前，已经有非常成熟的检测技术投入到生产运营当中。管道安全检测技术， 其种类繁多，根据检测过程中所使用的测量手段不同，分为基于硬件和软件的方 法；根据测量分析的媒介不同，可分为直接检测法与间接检测法；根据检测的位 置不同，可分为内部检测法与外部检测法；根据检测对象的不同，可分为检测管 壁状况和检测内部流体状态的方、法i l j ；根据信号分析的时间可分为管道的在线检 测与离线检测；根据检测的原理可分为声学法、光纤法、质量流量法、光学检测 法等。管内检测主要基于涡流，录像，磁通以及声学等技术，管外检测主要通过 测量管道流量、压力、声音等物理参数实现管道泄漏检测【2 j ，下面主要对漏磁通 检测法、声学法、光纤法、质量流量法做主要介绍。 1 1 1 漏磁通检测法 基于漏磁通的管道内检测技术其检测原理主要根据管壁的参数进行管道的 第章绪论 缺陷检测。漏磁通检测通常将管内探测球从被检测管道的一端放入，使其沿着管 线行走，检测管道内壁的腐蚀情况、缺陷以及焊缝的状况等缺陷判断管道是否有 泄漏。一般此方法能够获得较详细的整条管线的质量情况，为是否需要管道大修 提供技术依据。但缺点是设备昂贵，对管道要求高，检测费用高昂，无法作到实 时连续监测【3 1 1 4 1 。 1 1 2 声学法 声学原理法包括：管道应力波法、负压波法、水声换能器检漏法、声发射检 测法、超声波检测法【3 1 1 4 1 5 】f 6 l 。 1 ) 管道应力波法通过安装在管道表面上的传感器检测管壁上的应力波，管道 泄漏时，管内高压流体由破裂处喷出，与管壁的相互作用，产生一个高频的振动 噪声，以应力波的形式沿管壁传播。对检测信号进行处理实现泄漏识别与泄漏点 定位。 2 ) 负压波法是国内管道泄漏检测的常用方法，其原理为：当管道发生泄漏时， 泄漏点由于流体损失造成管内压力突然下降，压降由泄漏处向上、下游传播，形 成负压波。由于管壁的波导作用，负压波传播过程衰减较小，可远距离传播。利 用负压波通过上、下游测量点的时间差以及负压波在流体中的传播速度，可实现 泄漏点定位。 3 ) 水声换能器检漏法主要用于海底管线泄漏检测。该种声学泄漏定位器使用 了一个超灵敏水声换能器，它通过防波电缆连接到船上的数据处理系统，系统可 以对管线中的液体或气体的小泄漏进行定位，在空气中或水中都十分有效。它的 检测范围取决于泄漏信号强度、结构上的声音衰减及背景噪声的强弱。 4 ) 声发射检测法可根据泄漏时流体与泄漏孔隙产生的声发射信号判断泄漏， 实现对泄漏信号的连续捕捉，在检测原理上有很大的优势。利用声发射技术对管 道泄漏检测进行了试验研究，通过对声发射信号进行时频域分析，实现对泄漏信 号的有效识别。 材料中裂纹及材料内部动态干扰产生的瞬态弹性波的现象称为声发射。声发 射是一种常见的物理现象，大多数材料变形和断裂时均伴有声发射，但许多材料 的声发射信号强度很弱，人耳不能直接听见，需要借助灵敏的电子仪器才能检测 出。用仪器探测管道的声发射现象、记录和分析声发射信号以及利用声发射信号 推断声发射源的技术称为声发射技术。 5 ) 超声波检测器将超声波向管壁定向发射，测量探头和管道内外壁间的距 离，可测定管壁的厚度，从而检测出管壁的腐蚀和穿孔。但是管壁上若有污泥、 第一章绪论 结蜡、稠油等附着物，将使声波衰减，容易导致误判。 1 1 3 光纤法 光纤传感器检测法是沿着管道布置光纤，通过光纤传感器获取管道遭受破坏 或泄漏时生产生的异常信号，通过信号特征分析及模式识别，对管道沿线的异常 事件进行判别。系统检测到管道沿线确有威胁管道安全的异常事件发生时，立即 对异常事件的事发点进行定位。光纤检漏方法的优点是能检出微小的泄漏，缺点 是材料成本高、连续使用性差，对于已建设好的管道系统要重新铺设电缆或光纤。 光纤传感器检测方法包括：准分布式光纤检测、多光纤探头遥测、塑料包覆石英 ( p c s ) 光纤传感器检测、光纤温度传感器检测【7 】1 8 】【9 1 。 1 1 4 质量流量平衡法 这种方法依靠质量守恒定律，管道未发生泄漏时，进入管道的质量流量和流 出管道的质量流量是相等的。如果进入流量大于流出流量，就可以判断出管道中 间有泄漏点。显然，检测精度受到流量计的精度的影响。这种方法不能对漏点定 位。对于加热输送的管道，还需考虑输运过程温降对流体密度和体积的影响。这 意味着“进多少出多少”的简单系统在某些应用中是不够完善的，为此流量平衡 法检测管道泄漏的故障方法需要配合其它方法联合使用1 3 】【4 1 。 1 2 课题的研究背景及意义 1 2 1 课题的研究背景 声学是声音的科学，它研究声音的产生、传播、接收及其相关效应，原始的 声音即：人耳能听到的空气中传播的振动现象，频率在2 0 h z 到2 0 k h z 之间。人 耳所能听到的声音只是实际声音的一部分，即可听声部分，而不可听声包括频率 在2 0 h z 以下的次声和2 0 k h z 以上的超声。声波是物质波，也是振动波，是弹性 介质气体、液体、固体中传播的压力、应力、质点运动的一种或多种变化。 基于声学的检漏方法具有良好的实时性，该方法已被大量采用。管道在遭受 破坏或管道发生泄漏时产生的声信号，其频段较宽，但高频的声信号在管道中传 播，衰减厉害，因此，频率范围较低的可听声信号多应用于管道泄漏检测。其基 本原理l j 4 】是当管内液体从裂缝泄漏时，管内外的压力差，使得泄漏的液体通过漏 3 第一章绪论 点或裂缝到达管外时会产生涡流，涡流产生振荡变化的压力或声波，声波可由泄 漏点传播和扩散。在管道内建立声场，将泄漏时产生的噪声作为声源，通过设置 好的传感器拾取声波，进行处理，确定是否发生泄漏，如自来水管道破损，核电 站压力管道泄漏的检测等。管道上的活动冲击、挖掘、打孔等的信号有时比泄漏 信号更强烈，更易检测到。 声信号在油气储运、城市煤气管道、水管道破裂、泄漏及安全方面的检测， 其利用振动传感器获取泄漏点声波，通过提取声波中的某种特征量确定泄漏是否 发生以及通过互相关方法估计泄漏声波到达管道漏点两侧传感器的时间延迟实 现泄漏点定位。但在实际管道泄漏检测中，信号影响因素众多，不同管径、不同 材质以及不同埋设条件的管道所产生的泄漏信号具有不同的频率特征，这些信号 容易受到环境中干扰信号的影响以及信号在管道中存在散射等因烈1 0 】。 常用的声音信号检测技术是通过检测固体介质内部或表面传播的声波信号， 以达到对目标探测、识别、定位等目的。但是，该方法受检测对象和应用环境的 限制，需要沿管道安装较多声音传感器，同时，为了能准确判断出哪两个传感器 之间发生了破坏或泄漏，需将声音传感器的信号送给相应的处理装置，然后再送 至主机进行判断处理，一般需要复杂的滤波技术和提高信噪比的算法。 在2 0 世纪9 0 年代以前，由于声信号检测有效间距较短、信号易受干扰，加 上硬件上的限制，管线上无损检测的应用受到制约，在此方面的研究收效不大。 2 0 世纪9 0 年代开始提出智能传感器的概念，相应的产品增加了采集系统能智能 识别传感信息的电子线路、内置放大电路等。美国1 9 9 9 年推出了智能传感器的 相关标准p 1 4 5 11 3 6 1 ，相关厂商p c b ，b & k ，l a n c e 的振动传感器和声音传感器的 性能已得到非常大的改善，都在向小型化、智能化方向发展。随着现代传感器技 术和电子技术的发展，对于检测振动信号的传感器其灵敏度分辨率已大大提高， 声信号检测方法又具有广阔的发展前景。借助于高灵敏度的振动传感器，感受管 道的振动信号，通过信号处理方法，对传感器采集的振动信号进行处理及识别， 可以有效的延长两传感器之间的检测距离，在降低成本的同时，实现管道异常事 件的检测与识别。 在国内，基于声信号的管道安全检测方法，有部分大学及公司对此进行了研 究。浙江大学的王捌4 j 等对基于声信号检测的管道t p d 预警系统进行了研究。 浙江大学的张立【lo 】等人，研究了多声学传感器的检测技术，将研究重点由传统的 对采集后的声信号数据处理转移到对声学传感器采集之前管道泄漏及过程损坏 的声信号的研究。天津大学的李从宇 6 1 等采用声信号的检测方法研究了管道破坏 监测系统。中国石油管道研究中心与中国石油管道公司蔡永军、谭东杰【l l 】等人设 计了管道振动监测预警装置。成都电子科技大学的杨众睁、周山宕【1 2 】等研究了振 4 第一章绪论 动传感器的油气管道监控报警系统。石油大学的张朝晖、耿艳峰【1 3 1 等人采用了声 信号检测的方法对油气管道的破坏监测进行了研究。 在国外，声信号检测和定位技术的最高水平以美国声学系统集成公司 ( a c o u s t i cs y s t e m si n c o r p o r a t e d ，a s i ) 的w a v ea l e r ts y s t e m 为代表。它致力于 管道监控和泄漏定位技术的研究已经三十多年，是声学检测技术在管道领域应用 的先驱。基于振动信号的检测方法，其不仅可以对管道进行预警，对于管道发生 泄漏时，仍然能够采集到因泄漏产生的声信号，通过声信号实现对管道的监测。 1 2 2 课题的意义 本章1 1 节所介绍的管道安全检测方法中，大部分都是在管道发生泄漏了之 后才能检测出管道的异常，不能实现管道的预警。特别对于油气管道而言，不法 分子盗油的事件时有发生，如若能实现管道提前预警，工作人员尽早赶到管道现 场，将会挽回更多的经济损失。 目前，常用的管道泄漏检测方法中，能对管道进行实时有效预警的只有光纤 法和声信号检测法。其他的，如负压波法，流量平衡法，压力流量突变法等， 都是在管道发生泄漏之后，才能判断管道发生泄漏，对于不法分子在管道上的盗 油行为起不到预警作用。这些检测方法在管道运行参数发生异常变化时，即盗油 活动已经发生，挖掘、打孔活动已经完成并开始放油导致管道运行参数发生变化 时，泄漏检测系统才可根据泄漏情况的发生而判断管道附近是否有盗油活动，所 以具有明显的滞后性，因此不能有效防范钻孔、盗油事件的发生。总的来说，管 道预警的目的是希望在管道刚遭受破坏时，就能发出警报，通知工作人员，使工 作人员能尽早赶到现场。 光纤法虽然能够进行预警，但是必须在管道沿途铺设光纤，材料成本高。本 课题所研究的管道典型异常事件识别系统其原理基于振动信号检测。管道在遭受 人为破坏或自然破坏时，产生振动信号，该振动信号沿着管壁传播，系统通过在 管壁上安装传感器线阵列检测振动信号；现场d s p 实时采集处理振动信号，对 信号进行处理与识别，如若管道遭受破坏，将检测识别结果传输至g p r s 模块； g p r s 模块将数据接入到互联网，以此实现信号的无线传输；最后上位机读取指 定数据映射端口的数据，通过数据进行破坏点定位，发出警报通知工作人员。对 于该系统的研究具有重要的意义，如果能够将检测振动信号的两传感器间的距离 加大，那么将会大大的减少系统的投资成本。该系统具有以下优点： 1 ) 能够实时监测管道运行状态，能够预警。 2 ) d s p 取代计算机，现场处理识别数据，没有大的数据量通讯问题。 第一章绪论 3 ) 管道沿途布置传感器线阵列，定位精度与灵敏度大大提高。 4 ) 通信方式采用g p r s 无线通信，通信中断的不可靠性大大的减小。 基于振动信号检测的管道监测预警系统，它的应用范围很广，输液管道以及 输气管道均适合。 1 3 本文的主要工作及创新点 1 3 1 本文的主要工作 对于本系统基于d s p 管道典型异常事件检测识别系统的开发，本文主要 做了以下几方面的工作： 1 ) 深入地研究了基于振动信号的管道预警识别系统的原理，分析了管道振动 信号的产生机理及其传播特性，分析了管道异常事件的类型。 2 ) 选择了一款适合检测管道振动信号的i c p 振动加速度传感器。 3 ) 采用n i 6 1 3 2 数据采集卡，采集了四种典型异常事件：人工挖掘、钻管道、 锯管道、敲击管道产生的振动信号，对四种信号的特征进行了具体分析。 4 ) 采用基于小波分解及小波包分解的“能量一模式”检测信号特征提取方法 对采集的管道异常事件振动信号进行了特征提取。 5 ) 设计了信号调理器和基于t m s 3 2 0 f 2 8 1 2 的d s p 硬件最小采集处理通信系 统，完成了系统硬件平台的搭建。 6 ) 编写了d s p 的数据采集、信号处理识别和数据通信程序，编写了 l a b v i e w 的上位机实验调试界面。 7 ) 对设计的硬件系统与软件系统进行了集成与调试，利用本文开发设计的系 统进行了四种典型管道异常事件振动信号的采集处理实验。 1 3 2 本文的主要创新点 1 ) 提出了基于小波熵的管道异常事件振动信号特征提取方法。通过计算信号 小波熵提取了四种典型事件的振动信号特征，结果表明，该方法具有较好的效果。 2 ) 提出了易于d s p 实现的计算信号能量熵的管道典型异常事件信号特征提 取方法。通过利用d s p 求取信号能量熵实现信号的特征提取，结果表明，其算 法简单，易于实现，效果明显。 6 第二章管道振动信号分析与识别方法研究 第二章管道振动信号分析与识别方法研究 在管道进行流体输送的背景下，管道的振动信号检测是一个较为复杂的问 题。管道在流体输送的过程中，由于流体与管壁的作用，将产生不利于振动信号 分析的背景噪声。该背景噪声将被传感器感应拾取，因此，研究管道典型异常事 件检测识别系统的设计，背景噪声的分析是系统设计前必须考虑的问题。另外， 对于典型性异常事件引起的振动信号其产生机理、在管道中的传播途径、衰减特 性也是系统设计前所必须考虑的问题。通过了解各种典型异常事件产生的振动信 号特征，研究合适的信号特征提取方法，使管道典型异常事件检测识别系统的设 计目的明确。下面对管道振动信号的分析与检测识别方法作如下介绍。 2 1 管道振动信号产生机理及传播特性 振动是一种普遍存在的自然现象【l5 | 。例如，汽车、火车驶过桥梁引起桥的振 动，飞行中的飞机因风力和气流影响而引起机身的振动，地震引起建筑物的振动 等。它是指物体或结构随时间变化相对其平衡位置所做的往复运动，通常用位移、 速度和加速度来描述。它可以分为确定性振动和随机振动，确定性振动的特点是 振动有规律性，可以用确定的时间函数来描述物体的所有振动物理量。确定性振 动又可以分为周期振动和非周期振动。周期振动是指按一定时间间隔重复运动规 律的振动，周期振动能由有限个频率按线性分布的简谐振动合成。非周期振动是 指运动规律没有周期性的振动。另一类为随机振动，也称为非确定性振动。随机 振动的特点是振动无规律性，物体的任何振动物理量都不能用确定的时间函数来 描述。随机振动只能用概率论和统计学的方法来描述。随机振动还可以分为平稳 随机振动和非平稳随机振动。平稳随机振动是指运动的统计特性不随时间变化的 随机振动。非平稳随机振动是指运动的统计特性随时间变化的随机振动。 管道振动信号的产生机理是一个很复杂的问题，本文主要从以下两方面的内 容来进行研究：一方面是振动源的问题，另一方面是传播方式与途径。 对于管道系统振动源可以是泵、压缩机、减压阀门、弯头和变截面管等，其 机理分为机械激励和流体激励两种，如回转机械不平衡力会引起管壁的机械振 动；泵或管路内湍流和局部不稳定流动可能激发液体压力脉动从而产生噪纠1 6 j 。 7 第二章管道振动信号分析与识别方法研究 这些振动源是由管道系统本身的特性决定。另外，还有一些不定的随机振动源， 例如，外界的声信号引起的管壁振动，外界的大振动( 如重型车的经过) 引起的 管壁振动，以及本系统所要研究的管道人为破坏和自然毁坏引起的管道振动。管 道本身属性所具有的振动源，其产生的振动信号对于管道典型异常事件检测与识 别将引入很大的影响，特别是泵阀等操作引起的管道振动。 对于振动信号的传播方式与途径，在充液管道中，主要以不同方式的振动波 进行传播。管道系统中包括五种振动波：液体传输的压力波、管壁结构的伸缩波 ( 或称纵向波) 、弯曲波、扭转波和叶状波【l7 1 。传播的途径有两种，一种是通过管 道内流体传播，一种是通过管壁传播。 本文将管道振动信号分为管道自振信号与管道破坏振动信号两种。管道中的 流体在一定的压力作用下，从管道的一端流向另一端，对管壁有一定的作用，如 摩擦耦合、泊松耦合和连接耦合i l 引，管壁会产生轻微、稳态振动，此类为管道自 振信号，是本系统的噪声信号。管道破坏振动信号，则是由于管道遭受人为破坏、 自然破坏以及泄漏产生的振动信号。对于监测预警系统，等间距安装在管道表面 的振动传感器检测的振动信号既包括管道自振信号，也包括管道破坏振动信号， 在管道异常事件振动信号特征提取与识别过程中，管道破坏振动信号是检测的有 用信号，管道自振信号则属于背景噪声。在信号处理过程中，要考虑的预警系统 的背景噪声，除了管道自振信号，还包括一些外界干扰信号，例如，埋地管道上 方车的经过、人的走动、以及一些强度高、低频的鸣笛等信号都可能被等间距安 装在管道表面的传感器拾取。通过研究信号的背景环境，综合考虑各种振动信号 的存在，进行有效的信号滤波，有目的的提取异常事件信号，检测与识别信号类 型，以此达到管道典型异常事件检测与识别的目的。 2 1 1 管道自振信号产生机理 管道自振信号的产生由管道的振动特性所决定。管道振动特性包括管道的固 有特性和动态特性。管道的振动分为自由振动和强迫振动，其中强迫振动又分为 流体激励和结构激励两种。流体激励引起振动的原因主要是管道内的流体流动所 形成的气流脉动或液流脉动。这是由于往复式机器的吸、排气间歇性，使气流或 液流压力和速度呈周期性变化造成的。结构激励主要是机械系统的共振，作用于 管道上的激振力频率等于或接近管道系统的固有频率时，管道的振动就会急剧增 大，直至产生机械共振。 在充液管道中，对于这两种不同的激励，系统的响应有着很大差别。不同的 管道系统，其结构属性不同，输油中转站、站内操作、泵的压力等也不同，因此， 第二章管道振动信号分析与识别方法研究 引起的强迫振动必然有差别，产生的振动信号的幅值频率也就有一定的差别。但 是，对于管道自振信号的产生机理及振动等问题是管道公司在投建管道系统时必 然考虑的因素，这关系到管道的安全运营。因此，这些信号的出现具有一定的预 知性，在管道监测信号处理中对此采取相应的措施，可减小该类信号对典型异常 事件振动信号特征提取与识别的影响。 2 1 2 管道异常振动信号产生机理及传播特性 输油管道中，管道异常事件主要指会导致管道发生破坏的事件，其类型通常 包括：人为破坏和自然毁坏。人为破坏又包括盗油破坏和无意破坏。自然破坏则 主要是管道老化导致的管道表皮脱落，管道破裂等情况。管道不管发生了何种破 坏，都会产生振动信号，但是，各种破坏引起的振动信号在时域上和频域上都有 一定的差别。 目前，管道的人为破坏主要是由一些不法分子的盗油行为所致。对于管道表 面，他们通过采用不同的工具如电钻、手工钻、电锯、手工锯等在管道上切割、 钻孔、安装阀门达到盗油目的。这些动作将产生振动信号，信号通过管壁和管内 流体沿着管道向异常事件发生点两边传播。对于埋地管道，不法分子进行人工挖 掘或者是机械挖掘管道时，对土壤进行动作时，将产生振动信号，该振动信号一 方面会沿着土壤传播，另一方面，将作用于管道并沿着管道传播。 管道的无意破坏主要是指一些无意挖掘导致的管道破坏，包括道路两旁的机 械操作，或者是农田上的机械操作导致的管道误破坏。 由于管道运行的年限已久，管道老化、腐蚀导致管道表皮脱落，而管道在内 部流体压力的作用下，管道发生破裂，引起油气泄漏，这就构成了管道的自然破 坏。管道老化是一个缓慢的过程，在老化过程中具有声发射现象，配置灵敏度高， 分辨率高的振动传感器，声发射现象可以检测到。另外，当油气发生泄漏时，从 漏点喷出的流体与管壁摩擦、形成湍流和压力脉动等产生声波，该声波会沿着管 道向泄漏点两边的管道传播。 对于管道异常事件振动信号产生机理及传播特性，异常事件振动信号频带较 宽，频率越高，信号衰减越大。信号的幅值以及频率成分因振动源与传感器之间 的距离不同，有很大的变化。管道上同一敲击，在2 m 与9 m 处采集的信号幅频 特性如图2 1 所示。振动源距离传感器2 m 时，信号的幅值最大值为4 4 0 2 v ，信 号主要频率成分为三段：o l0 0 0 h z ，l0 0 0 h z 3 0 0 0 h z ，4 0 0 0 h z 5 0 0 0 h z ；距离传 感器9 m 时，信号的幅值最大值为1 5 9 6 v ，信号主要频率成分为：o 1 0 0 0 h z ， 1 0 0 0 , - - 3 0 0 0 h z ；距离传感器4 m 与7 m 时，信号的幅值最大值为：0 6 3 5 6 v 和0 5 0 6 1 v 9 第二章管道振动信号分析与识别方法研究 信号主要频率成分均为：0 1 0 0 0 h z 。由此可以说明信号高频成分随着距离的增 加而严重衰减，高频信号能量比低频成分强，而对于o 1 0 0 0 h z 以下的信号衰减 较弱。 管道受到破坏产生的有用振动信号主要为l k h z 以下的低频信号，且信号的 幅值在5 0 1 0 0 0m 范围内存在l lm g l1 0 9 的变动，而且随着传播距离的增加呈 指数衰减。对于管道振动信号的传播特性，王划4 】在其博士学位论文中具体分析 了管道t p d ( 管道第三方破坏) 信号的传播与衰减，常见的t p d 信号有：切割 声、敲击声、挖掘声。他从管道内流体波与管道壳体结构波两方面分析了金属与 塑料( p v c ) 管道的泄漏信号频率分布与衰减情况，金属切割和钻孔信号的频率 分布与衰减情况。并得出结论：对于金属管道，t p d 信号f 一般处于：2 0 8 0 0 h z 的范围。钢管长度 1 5 0 m 时，f 小于2 0 0 h z ；长度 a o ，广- 二- 三- 三二- 己缸二- - _ 聋三_ ，一盆- 。；2 ：互- _ 10 2 广- - 。- _ 二- 二三o 颦 耋m ：鬯= ! 竺型0 i 山k 一! 一j 争灿k !兰f ，05 o 伯0 j i 0 1 1 舢4 l _ 删洲 1 圳删姗j v a u o u 2 1 3 1 3 0 ； 毫龌管道信号x 1 0 ab 炳须特笪删z )n 1 啦皇酪壅遗嫩地 ? 嚣芋e 蒸警。0 4 ；匦蒸誉誓缉刮 7 。e 锯管遵接号，o ， 遵錾楚熊避幽 4 广j 越型型竖鄞堕空1 ， 童j 臣要戮瓯孑：乩赢莉毒 h 黼霄遵偈号滑嚆额特性渊z ) h ) 融叨翠增州勘 ， ：“褂一“一* 二“。 “q 瓣，i 一， m 一 ，明吲。 憾 o ；2 。 一 第二章管道振动信号分析与识别方法研究 2 2 5 管道敲击信号分析 选用三组分别由三人对管道实施敲击产生的振动信号进行分析。在m a t l a b 上对此三组信号做幅值谱和自功率谱分析，结果如图2 - 6 所示。 5 0 01 0 1 3 01 5 0 02 唧 x1 0 3c ) 自功率谱帕，h z ) 广 6 - j _ 曲。矗h 也- 。j 5 0 01 0 0 0 1 5 砌 g ) 自功率谱c 6 ，h z ) 【五五 5 d 01 0 ( 3 0 1 5 0 d 加 0 自功率谱西州z ) 由2 - 6 图可知，管道敲击信号在0 4 0 h z 之间信号最强，而在4 0 1 0 0 0 h z 之 间分布较为平均。 通过以上对四种典型异常事件振动信号的幅频特性与自功率谱分析可以看 出，部分事件的振动信号幅频特性与自功率谱的曲线趋势具有很大的相似性，如 管道钻孔信号与锯信号。就信号频率成分来讲，钻管道信号、锯管道、敲击管道 信号较为丰富，而对于人工挖掘信号较为单一，信号主要分布在2 0 0 h z 以下， 这可能由于土壤对信号的过滤波作用所致。 2 3 典型异常事件特征提取方法 信号识别的基础是信号的特征提取，通过提取信号的特征，建立已知信号特 征库，在实际系统信号识别中，对采集的信号进行特征提取，而后与特征库中已 知信号特征匹配，得到信号识别结果，以此达到信号识别的目的。目前，对于管 道异常事件信号特征提取的方法主要有基于小波及小波包分解的信号能量特征 向量提取、基于经验模态分解( e m d ) 的信号特征提取、基于多尺度混沌特性 分析的信号特征提取、独立分量分析等。考虑到计算量的问题，这些方法中，目 前比较成熟的，d s p 可有效实现的算法主要为小波分析方法，具体实现可采用小 波提升算法。因此，本文对于典型异常事件振动信号特征提取方法，主要从小波 及小波包分解的信号能量特征向量提取进行分析讨论。另外，本文在研究小波分 析方法的基础上，发现通过计算信号的小波熵，可以提取信号的典型特征，而且， 直接对时域信号进行求取熵，对于不同事件的振动信号，其能量熵最大值分布区 第二章管道振动信号分析与识别方法研究 间不同，具有一定的规律性。因此，本文提出通过求取信号能量熵及小波熵提取 管道典型异常事件振动信号特征，通过提取的信号特征实现管道典型异常事件的 识别。下面从以下三方面研究信号的特征提取。 2 3 1 基于小波分解的“能量模式，信号特征提取方法 1 ) 原理分析 小波分析方法是一种窗口大小固定但其形状可改变，时间窗和频率窗都可以 改变的时频局域化分析方法。小波分析方法具有时频局部化和多分辨特性，在低 频部分具有较高的频率分辨率和较低的时间分辨率，在高频部分具有较高的时间 分辨率和较低的频率分辨率，特别适合于处理非平稳信号【19 】。 基于小波分解的“能量一模式 信号特征提取其基本原理为：采用小波分析 的方法，选取合适的小波基函数及其分析尺度，对信号进行指定尺度的小波分解， 根据p a r s e v a l 定理，小波变换后的能量与原始信号的能量之间存在等价关系，小 波变换系数具有能量量纲，可用于信号的频带能量分析，采用分解的各层小波系 数求取各层小波分量的能量，由于小波分解的各层系数其物理意义不同，对于分 解后的各层小波系数重构后，它们分别代表原始信号不同频率段的信号成分，因 此求取的各层小波分量能量代表原始信号不同频率段信号的能量，它们一起构成 了原始信号的能量特征向量。对于不同信号，信号各频率成分能量分布不同，因 此信号各频率成分能量构成的向量可以作为信号区别于其他信号的特征。 小波变换其对信号频带的分解主要根据信号的最高频率开始二分，上一层分 解的低频部分作为下一层小波分解的信号输入，随着分解层数的增加，信号低频 部分的细节逐渐清晰。以二进离散小波变换为例，假若对信号进行t ，层小波分解， 信号从2 1 尺度开始仅分解低频子带( 近似部分) ，而对于高频子带( 细节部分) 不再分解。假设信号的最高频率为厶，则小波分解得到各子带频率范围如下所 示【2 0 】： 子带0 专厶专以若了石 寺厶以 jo； 小波系数 彳，d ， 日 信号小波分解的具体情况如图2 7 所示，其为选用d b 4 小波基函数对管道敲 击信号进行6 层分解的小波系数重构的结果及其对应的幅频特性。 1 4 第二章管道振动信号分析与识别方法研究 广r r - r 1 广广r 塞。卜_ m 呻一十呻卜_ 叫叫 1 l ：j l 1 1 ，l l j j 1 1 一 。01 0 2 0础舢s 0 哪 7 0 0 0舢哪 ! 01 广1 1 呷十100 2 广下，r - - 1 嚅 oh m w 叫m 小竹由州”圳棚叫o 0 1i 1 二：o 2 9 0 04 0 0 01 5 0 ( 3 08 0 0 0 1 0 1 0 0。咄1 0 。 1 0 0 02 0 0 03 0 0 04 0 5 0 0 0 犏0 卜却肛喇州潦删h 辩蜘棚懈哺呻聃i 一- _ 刊 2h 1 。o 2 0 0 04 0 0 0锄咖1 0 0 9 0：& 1 0 。1 0 0 02 0 0 03 0 0 04 0 0 0 5 0 0 0 d2 广_ t f 1 5 广r 吖严十 4 1 ：e ! ! ! ! = ! ! = ! ! = 型 f i l j i l ii - - - - - - - - - - j - - - - - - - - - - - - - - - - - j l 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