小波Semisoft阈值函数在输油管道泄漏信号处理中的应用

第7卷 第21期 2007年11月 167121819 2007 2125658204 科 学 技 术 与 工 程 Science Technology and Engineering Vol 7 No 21 Nov 2007 2007 Sci Tech Engng 小波Sem isoft阈值函数在输油管道泄漏 信号处理中的应用 吴荔清 娄胜南 中国石油大学 华东 信息与控制工程学院 东营257061 摘 要 输油管道中存在的噪声影响了有用泄漏信号的提取 为了提高泄漏检测系统的灵敏度 降低系统的误报警率 利用 小波半软 semisoft 阈值函数对实测的泄漏信号进行去噪处理 并与其他几个常用阈值函数的去噪结果进行比较 结果表明 半软阈值函数法可有效地去除管道信号中的噪声 关键词 小波 半软阈值法 泄漏检测 去噪方法 中图法分类号 TN911 72 文献标识码 A 2007年7月23日收到 第一作者简介 吴荔清 1976 男 汉族 福建莆田人 讲师 硕 士 研究方向 信号与信息处理 E mail wuliqing upc edu cn 输油管道泄漏自动监测技术一直都是国内外 研究的热点问题之一 特别是随着计算机技术的发 展以及SCADA系统在管道上的应用 泄漏检测和 定位技术发展为以软件为主 软件与硬件相结合的 方法 在线实时检测 采集输油管道上的压力 流量 等信号进行分析 并进行泄漏检测和定位 但是输 油管道的压力信号中参杂有大量的噪声 主要来自 于工矿干扰 仪器仪表的测量噪声和输送过程中的 随机噪声等 这些噪声对管道的泄漏检测与定位造 成极大的干扰 常常引起误报警 定位精度差等不 良结果 因此 对于采集的压力和流量信号进行有 效地去噪处理 提取有用的泄漏信息 是提高泄漏 检测系统的可靠性 降低误报警的重要环节 传统 的以傅里叶变换为基础的信号处理技术对于这种 管道信号处理效果较差 小波变换是近十年来发 展起来的一种新的信号处理工具 其特有的多分辨 分析技术使得小波分析在时域和频域中都具有良 好的分析能力 1 可以有效地提取泄漏产生的特征 信号 滤除噪声 提高信噪比 小波去噪的一个重 要方法就是采用阈值方法 本文主要介绍了半软阈 值法在管道泄漏信号去噪处理中的应用 通过对实 测数据的处理和比较 获得了良好的去噪效果 该 方法能有效地降低泄漏监测系统的误报警率 1 小波消噪原理 被噪声污染的观测信号可以表示为 x i f i e i i 1 2 N 1 1 式其中 x i 为含噪测量信号 f i 为期望 的真实信号 e i 为独立同分布的高斯白噪声 为 噪声水平 信号长度为N 为了从含噪信号 x i 中 还原出真实信号f i 可以利用信号和噪声在小波 变换下的不同的特性 通过对小波分解系数进行处 理来达到信号和噪声分离的目的 在实际工程应 用中 有用信号通常表现为低频信号 或是一些比 较平稳的信号 而噪声信号则通常表现为高频信 号 因此 可以先对含噪信号进行小波分解 如图1 所示 对于信号X 可以将它分解为高频部分D1和 低频部分A1 然后将低频部分A1进一步分解为高 频部分D2和低频部分A2 依次类推 这样就可以 得到任意尺度 和分辨率 上的逼近部分 低频系 数 和细节部分 高频小波系数 噪声一般为快变 信号 即包含在小波系数D1 D2 D3中 信号在小波 域内其能量主要集中在有限的几个系数中 而噪声 的能量却分布于整个小波域内 因此经小波分解 后 信号的小波变换系数要大于噪声的小波变换系 数 于是可以找到一个合适的数 作为阈值 当小 波系数小于该阈值时 认为这时的小波系数主要是 由噪声引起的 当小波系数大于该阈值时 认为这 时的小波系数主要是由信号引起的 从而可以实现 信噪分离 2 图1 小波多分辨分析 基于小波阈值去噪的过程分为下面三个步骤 1 对信号进行小波分解 得到小波系数 2 估计噪声 选取阈值 对小波系数进行阈值 操作 得到新的小波系数 3 由新的小波系数重构得到去噪的信号 2 阈值的选取 阈值函数法是目前工程应用比较广泛的去噪 方法之一 Donoho等 3 已经证明 小波阈值去噪效 果明显优于其他经典的去噪方法 对于长度为N 的含噪信号 X 不妨设N 2 J 利用正交小波变换 的快速算法获得低分辨率 L 0 L J 下的尺度系 数 低频系数 VL k k 1 2 L 及各分辨率下 的小波系数 wj k j L L 1 J 1 k 1 2 L 其尺度系数和小波系数共N个 为保持信号的 整体形状不变 保留所有的低频系数VL k 取阈值 2logN 在工程应用中 可以利用第一层的 小波变换系数w1 k的标准差来估计 常用的阈值函 数包括 1 硬阈值函数 将含噪信号的小波系数与选定的阈值 比较 仅保留绝对值大于 的小波系数 小于阈值的小波 系数变为0 珘wj k wj k wj k 0 wj k 2 2 软阈值函数 珘wj k sgn w j k wj k wj k 0 wj k 3 含噪信号的小波系数大于阈值的点收缩为该点值 与阈值的差值 小于阈值相反数的点收缩为该点值 与阈值的和 幅值小于等于阈值的点变为0 3 类似地 Garrote阈值函数定义为 珘wj k wj k 2 wj k wj k 0 wj k 4 在硬阈值处理过程中 珘wj k在 点是不连续的 会给重构信号带来一些振荡 且使重构信号产生较 大的均方差 得到的估计小波系数值连续性较差 可能引起重构信号的振荡 尤其是当信号存在快速 变化的不连续点时 会出现伪吉布斯现象 而软阈 值方法处理之后 利用软阈值消噪的信号比较光 滑 但有着较大的信号失真 估计小波系数值与原 来的小波系数有固定的偏差 因此 工程中可以使 用一种改进的小波系数估计模型 即半软 semisoft 阈值方法 4 其阈值函数为 珘wj k 0 wj k 1 sgn w j k 2 wj k 1 2 1 1 2 5 当 1 wj k 2时 公式 5 接近软阈值 当 wj k 2时 公式 5 与硬阈值法相同 当 1 2 时 为硬阈值法 当 2 时 为软阈值法 因此 半软阈值方法通过选择合适的阈值 1和 2 可以 在软阈值方法和硬阈值方法之间达到很好的折衷 获得比较理想的去噪效果 经过阈值处理后的小波系数与低频尺度系数 再进行小波逆变换 就可以恢复原信号的估计值 从而达到去噪的效果 956521期吴荔清 等 小波Semisoft阈值函数在输油管道泄漏信号处理中的应用 标准分享网 w w w b z f x w c o m 免费下载 w w w b z f x w c o m 3 输油管道泄漏信号去噪实例 当输油管道发生泄漏或生产单位调节输油泵 时 都会引起管道始 末两端压力和流量信号的变 化 其变化趋势见表1 表1 调泵与泄漏引起的管道压力和流量变化趋势 首端流量 Qi 首端压力 Pi 末端流量 Qo 末端压力 Po 总输差 Q 首端泵速升高增大增大增大增大几乎为零 首端泵速降低减小减小减小减小几乎为零 末端阀门开大增大减小增大减小几乎为零 末端阀门关小减小增大减小增大几乎为零 泄 漏增大减小减小减小大于零 从表1中能清楚地看到 发生泄漏引起的压力 和流量的变化能够与调泵和调阀所引起的压力和 流量的变化区别开来 通过观察管道始末两端压力 和流量信号的变化情况就能将正常的生产调节与 盗油事故区分开 从现场采集到的压力和流量信 号中准确地提取有效泄漏信号是提高检漏系统灵 敏度 降低误报警率的关键因素 在胜利油田胜利 采油厂坨一站至技检站一段长12 83 km的输油管 道上 我们进行了多次泄漏实验 现场实测的数据 由于受到干扰信号的影响 有用信号被淹没在噪声 中 通过对现场实测的数据选用 sym8 小波分解 对分解的小波系数进行多种不同阈值函数的去噪 处理 去噪效果如图2和图3所示 以首站压力和流 量信号为例 从图中可以看出 采用semisoft阈值 函数去噪法相对于其他几种阈值去噪法能更有效 地去除噪声 得到平滑的趋势曲线 在去噪信号中 能清晰地看出由于泄漏引起的压力和流量信号的 变化趋势 即泄漏时始端压力降低 流量增大 为准 确进行泄漏报警提供了有效的数据信息 图2 管道始端泄漏压力曲线及阈值函数去噪效果图 4 结束语 对于不同性质的信号 小波基 阈值确定准则 及软硬阈值的选择都有较大的差异 经过对胜利采 油厂输油管道泄漏检测项目中大量实测信号的去 噪效果对比实验发现 小波半软阈值去噪可以较好 地解决输油管道信号的的去噪问题 为泄漏报警 提供有效的数据 提高了系统的灵敏度 极大地降 低了系统的误报警率 该项目获得了胜利石油管 理局科技成果二等奖 同样 在油田也存在油井盗油事故 由于油井信 号的低信噪比 使得有用信号的提取变得很困难 目 前多采用视频监测的方法探测井口盗油事故 采用 semisoft阈值法进行油井信号的处理 可以有效地降 低噪声的干扰 具有一定的参考价值 0665科 学 技 术 与 工 程7卷 w w w b z f x w c o m 图3 管道始端泄漏流量曲线及阈值函数去噪效果图 参 考 文 献 1 崔锦泰 小波分析导论 西安 西安交通大学出版社 1995 2 胡昌华 基于Matlab的系统分析与设计 小波分析 西安 西 安电子科技大学出版社 1999 3 DonohoD L Johnstone IM Ideal spatial adaption via wavelet shrink2 age Biometrika 1994 81 425 455 4 Donoho D L De2noising by soft2thresholding IEEE Trans on Infor2 mation Theory 1995 41 3 613 627 Application of theWavelet Sem isoft Threshold in the O il Pipeline Leakage Signals WU Li2qing LOU Sheng2nan Information and Control Engineering College China University of Petroleum Dongying 257061 P R China Abstract Because of the noise in the oil pipeline the wavelet semisoft threshold model is utilized to denoise the pipeline leakage signals to improve the high sensitivity of leak detection and low percent of false alar m of the leakage detection system Comparing the denoising effectwith hard threshold soft threshold and Garrote threshold the result indicates