摘要
供热管道是城市建设的关键基础设施，也是热电生产系统“能量流”和“质量流”的大动脉，保障供热管道安全稳定运行极为重要。目前，供热管网泄漏事故时有发生，不仅会带来安全威胁，还会造成巨量经济损失和环境污染。因此，对供热管道开展在线监测、泄漏点定位和智能化报警具有重大意义。近年来，基于声学的管道泄漏检测方法成为该领域的研究热点，声波法通过探测管道运行过程中产生的声信号特征变化评估管道运行状态，相较于其他方法具有更强的故障感知能力。本文面向管道泄漏监测问题中的重难点，在泄漏次声信号降噪、泄漏孔径预测、泄漏点定位以及泄漏监测系统开发等方面开展研究，主要工作如下： （1）介绍了基于次声波的管道泄漏监测原理，阐明管道泄漏声波信号的产生机理、传播特性，并分析泄漏信号时频特征以及主要噪声成分；根据泄漏声波特点，考虑传统降噪方法在滤除强噪声干扰方面的不足，提出了基于模态优选重构与稀疏表达的联合降噪算法（CEEMDAN-SR），引入相关系数与香农熵准则对模态分解后的分量进行筛选并重构，进一步基于稀疏分解算法对重构信号进行稀疏表达；最后通过实测信号对所提方法进行验证。 （2）为解决泄漏规模量化估计问题，提出基于混沌映射、椭圆收敛参数和动态权重更新位置的改进灰狼算法（IGWO），并在基准函数上进行寻优测试，验证了改进策略的性能；进一步利用改进灰狼算法对LSTM神经网络进行超参数优化，建立了泄漏孔径预测模型（IGWO-LSTM）；最后，基于CEEMDAN-SR算法降噪后的泄漏信号时频特征、波形特征以及管壁压力作为输入特征向量，对所提出的预测模型进行了验证。 （3）针对互相关时延估计存在定位误差较大的问题，利用广义互相关进行时延估计，并对四种广义互相关加权函数的性能进行对比，选择适用于泄漏信号的加权函数；进一步，基于本文所提出的 CEEMDAN-SR算法对含噪信号进行降噪，并通过广义互相关对信号进行时延估计；最后，通过实验信号验证了所提方法具有高精度和高稳定性。 （4）为满足供热管道泄漏系统实际现场应用需求，开发了一套基于LABVIEW与MATLAB联合编程的供热管道泄漏监测与智能化定位软件，软件系统包括数据采集、数据管理、信号分析、特征提取以及泄漏智能预警等基本业务模块，最终在实验室环境与现场环境中分别对软件系统进行了实测验证，取得了较好的应用效果。
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