雷　阳



基于广义S变换的长输管道泄漏检测和定位方法

雷阳1，2

（1 福建省计量科学研究院，福建 福州 350003）
（2 国家蒸汽流量计产品质检中心，福建 福州 350003）

摘要：基于广义S变换，研究了长输管道泄漏检测与定位方法。首先，针对泄漏信号的识别易受工况调节信号干扰的问题，对各类信号进行广义S变换时频分析，提取相应的特征向量。采用概率神经网络（PNN）作为分类器，对泄漏信号进行识别。然后，提出了一种基于相关性分析的广义S变换方法，精确获得泄露负压波到达管道首末站的时间差。利用广义回归神经网络（GRNN）拟合泄漏定位公式，确定泄漏点的位置。最后，通过对实际输油管线现场数据进行分析，验证了文中所提出方法的有效性。

关键词：广义S变换；概率神经网络；广义回归神经网络；泄漏检测；泄漏定位

压力波法通过检测泄漏导致的管道首末端压力波动进行泄漏的检测与定位。由于仅需要管道的压力数据，该方法具有投入费用低的优点。而且较之常规巡检方法，压力波法反应迅速，因此成为长输管道系统常备的泄漏检测与定位方法［1-4］。正常工况调节引发的压力波动严重影响泄漏信号的识别，针对此，时域特征参数提取法［5］和小波包能量特征提取法［6］等方法被提出，用来获取区分泄漏信号和工况调节信号的特征向量，上述方法虽然能在一定程度上剔除工况调节的干扰，但仍存在较多的漏报和误报情况。对于泄漏点的定位，负压波法是最常用且最经典的方法，影响负压波法定位精度的两个关键因素是负压波传播到上、下游两测点的时间差和负压波波速。……