一种管道非开挖检测过程中管道智能定位方法与流程

本技术涉及智能传感系统，具体涉及一种管道非开挖检测过程中管道智能定位方法。

背景技术：

1、管道非开挖检测智能定位技术在管道管理和施工中具有重要作用，并带来诸多应用优点，其中智能定位技术可以准确确定管道位置，避免在其他工程作业中对管道造成损坏，提高施工安全性；智能定位技术可以帮助工程人员快速准确地找到管道位置，节约时间和人力成本，提高施工效率；定期对管道进行智能定位可以帮助管道运营管理人员及时了解管道状态，制定维护计划，延长管道使用寿命；同时非开挖检测技术减少了对地表的破坏，降低了环境污染风险，符合可持续发展理念。

2、智能定位技术可以实现对管道位置的高精度定位，有助于提高工程的精度和质量；智能定位技术不仅可以用于管道的定位，还可以应用于其它地下设施的定位，如电缆、通信线路等，因此管道非开挖检测智能定位技术在管道管理和施工中具有显著作用，能够提高安全性、效率性，优化维护管理并保护环境，是现代管道管理和施工中不可或缺的重要技术手段。

3、现如今管道非开挖检测的技术主要包括红外辐射法、光纤检测法和声波检测法，其中声学检测法主要包括超声波法、负压波法、声发射法和声波法，但是由于实际的管道非开挖检测过程中，使用传感器获取的信号中不仅有管道声波泄漏的信号，还包含着大量的其它干扰噪声，例如管道内流体不稳定流动产生的噪声、建筑噪声、生活噪声、交通噪声和传感器振动产生的噪声，因此利用声学检测法对管道的泄漏进行智能定位时，由于采集的信号的含有大量的噪声，影响对管道泄漏定位的精度。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明提供一种管道非开挖检测过程中管道智能定位方法，以解决现有的问题。

2、本发明的一种管道非开挖检测过程中管道智能定位方法采用如下技术方案：

3、本发明一个实施例提供了一种管道非开挖检测过程中管道智能定位方法，该方法包括以下步骤：

4、采集管道检测路径上每个定位数据采集点的管道检测声音信号；

5、对于各管道检测声音信号，经模态分解获取管道检测声音信号的各模态分量，通过傅里叶变换得到模态分量的频谱图；结合各模态分量的频谱图的峰值构建各模态分量的管道检测定位信号特征系数；对各模态分量的编号进行定义；根据管道检测声音信号的所有模态分量的编号及管道检测信号特征系数，构建各定位数据采集点的管道泄漏定位特征突出系数；根据管道上各定位数据采集点的位置及管道泄漏定位特征突出系数构建管道检测定位特征筛选曲线；根据同一编号下所有管道检测声音信号的模态分量的管道检测峰值数据序列得到各编号下模态分量的管道检测定位信号特征值序列；根据各编号下模态分量的管道检测定位信号特征值序列及定位数据采集点的位置信息，构建各编号下的模态分量的管道检测定位特征频带对比曲线；根据管道检测定位特征筛选曲线及各编号下的模态分量的管道检测定位特征频带对比曲线，构建各编号的模态分量的管道检测定位特征频带差异系数；

6、根据各管道检测声音信号的所有模态分量的管道检测定位特征频带差异系数得到各定位数据采集点的优选频带分量，结合gcc-phat算法获取管道非开挖检测过程中管道泄漏位置的定位结果。

7、优选的，所述结合各模态分量的频谱图的峰值构建各模态分量的管道检测定位信号特征系数包括：

8、获取各模态分量的管道检测峰值数据序列及中心频率；

9、计算管道检测峰值数据序列中所有元素在频谱图中对应的峭度值的均值，记为μi，第i个模态分量的管道检测定位信号特征系数hi的表达式为：

10、

11、式中，zi表示第i个模态分量的中心频率在频谱图中对应的能量值，cb表示第i个模态分量的管道检测峰值数据序列中第b个元素，pi表示第i个模态分量的中心频率，lb表示第i个模态分量的管道检测峰值数据序列中第b个元素在频谱图中对应的频率，max()表示取最大值，w表示第i个模态分量的管道检测峰值数据序列中元素的数量。

12、优选的，所述构建各模态分量的管道检测峰值数据序列及中心频率，包括：

13、将管道检测声音信号的每个模态分量的频谱图中所有的峰值按照由大到小的顺序组成的序列，作为每个模态分量的管道检测峰值数据序列；

14、将各模态分量的管道检测峰值数据序列中按照数值由大到小的顺序选取前5％数量的元素，将所有所选取的元素对应的频率值的均值作为各模态分量的中心频率。

15、优选的，所对各模态分量的编号进行定义包括：

16、对于管道检测声音信号的所有模态分量，将中心频率最小的模态分量的编号记为1，第二小的模态分量的编号记为2，以此类推，得到管道检测声音信号的所有模态分量的编号。

17、优选的，所述构建各定位数据采集点的管道泄漏定位特征突出系数，包括：

18、将每个管道检测声音信号的所有模态分量的管道检测定位信号特征系数，按照模态分量的编号顺序，组成每个定位数据采集点的管道检测定位信号特征序列，第x个定位数据采集点的管道泄漏定位特征突出系数kx的表达式为：

19、

20、式中，kx和kv分别表示第x个和第v个定位数据采集点的管道检测定位信号特征序列，dpr()表示序列之间的点积比，lx,m和lv,m分别表示第x个和第v个定位数据采集点的管道检测声音信号的第m个模态分量中所有数据的变异系数，dx,m和dv,m分别表示第x个和第v个定位数据采集点的管道检测声音信号的第m个模态分量中所有数据组成的集合，jac()表示杰卡德系数，τ表示定位数据采集点的数量，αx表示第x个定位数据采集点的管道检测声音信号的模态分量的数量。

21、优选的，所述根据管道上各定位数据采集点的位置及管道泄漏定位特征突出系数构建管道检测定位特征筛选曲线，包括：

22、将管道检测路径上的第一个定位数据采集点作为初始采集点，将管道检测路径上每个定位数据采集点与初始采集点的距离作为每个定位数据采集点的位置数据；

23、对每个定位数据采集点的管道泄漏定位特征突出系数进行归一化，将各归一化结果作为纵坐标，各位置数据作为横坐标，对所有定位数据采集点的管道泄漏定位特征突出系数拟合得到的曲线作为管道检测定位特征筛选曲线。

24、优选的，所述根据同一编号下所有管道检测声音信号的模态分量的管道检测峰值数据序列得到各编号下模态分量的管道检测定位信号特征值序列，包括：

25、将管道检测声音信号的每个模态分量的管道检测峰值数据序列内元素，按照数值降序顺序选取前5％数量的元素，将所选取的元素的均值作为每个模态分量的管道检测定位信号特征值，将所有管道检测声音信号在同一编号下的模态分量的管道检测定位信号特征值，按照定位数据采集点的位置数据升序排列组成管道检测路径上同一编号下的模态分量的管道检测定位信号特征值序列。

26、优选的，所述构建各编号下的模态分量的管道检测定位特征频带对比曲线包括：

27、对各编号下模态分量的管道检测定位信号特征值序列中每个元素进行归一化，将管道检测定位信号特征值序列中每个元素对应定位数据采集点的位置数据作为横坐标，将每个元素的归一化结果作为纵坐标，将管道检测定位信号特征值序列中所有元素拟合得到的曲线，作为各编号下的模态分量的管道检测定位特征频带对比曲线。

28、优选的，所述构建各编号的模态分量的管道检测定位特征频带差异系数包括：

29、分别将管道检测定位特征筛选曲线、管道检测定位特征频带对比曲线均匀划分各区间，记为各管道检测定位特征区间，管道检测定位特征区间数量为θ，第f种编号的模态分量的管道检测定位特征频带差异系数wf的表达式为：

30、

31、式中，ru表示管道检测定位特征筛选曲线在第u个管道检测定位特征区间上所有数据组成的序列，tf,u表示第f种编号的模态分量的管道检测定位特征频带对比曲线在第u个管道检测定位特征区间上所有数据组成的序列，dtw()表示dtw距离，ru和tf,u分别表示管道检测定位特征筛选曲线和第f种编号的模态分量的管道检测定位特征频带对比曲线，在第u个管道检测定位特征区间上的极差。

32、优选的，所述根据各管道检测声音信号的所有模态分量的管道检测定位特征频带差异系数得到各定位数据采集点的优选频带分量，包括：

33、对于管道检测声音信号的所有模态分量，将管道检测定位特征频带差异系数最小值对应的模态分量作为管道检测声音信号对应的定位数据采集点的优选频带分量。

34、本发明至少具有如下有益效果：

35、本发明通过对管道非开挖检测过程中出现管道泄漏的声音信号的稳定能量变化和中心频率稳定能量变化特征分析构建管道检测定位信号特征系数，通过管道检测定位信号特征系数反映不同定位信号采集点的不同频率范围的管道泄漏声音信号特征，进一步的，通过管道泄漏声音信号特征对每个定位信号采集点的管道泄漏的突出特征的情况进行分析，根据分析结果构建管道检测定位特征筛选曲线和管道检测定位特征频带对比曲线，根据两种曲线的对比结果计算管道检测定位特征频带差异系数，通过管道检测定位特征频带差异系数确定对管道进行智能定位的最佳声音信号数据，其有益效果在于考虑管道非开挖检测的过程中不同定位数据采集点声音信号在不同频率下的管道泄漏声音信号特征，准确反映管道非开挖检测过程中出现泄漏声音信号的最佳频率范围的数据，提高通过声音信号数据对管道进行智能定位的准确性。