江海，莫跃，何其愚

(1.中国南方电网超高压输电公司天生桥局，贵州 兴义 562400；(2.云南新天地人工环境工程有限公司，云南 昆明 650000)

近年来，水系统管道因受自然环境因素以及人为因素影响导致泄漏事故频发，其不仅造成水资源的浪费及经济损失，还带来极大的消防安全隐患[1-4]。因此，管道泄漏监测逐渐成为研究热门。至今为止，管道泄漏监测方法，主要有负压波法、次声波法、压力法等[5-8]。管道泄露监测过程中，采集的信号中不仅包含着泄露声信号，而且存在着很多的环境噪声，导致泄漏信号难以被提取识别从而造成管道泄漏监测系统误报警、漏报警，影响系统监测以及定位性能[9-11]，所以为了确保泄露检测与定位的可靠性与准确性，必须对采集的信号进行去噪处理。因此，对采集信号进行去噪处理的研究具有重要意义。

传统的信号去噪方法通过设计滤波器将某一特定频带宽度的噪声信号滤除以达到去噪目的，而当噪声信号为瞬态信号或者非平稳信号时，其频谱通常较宽，该方法难以处理[12]。小波阈值去噪方法可以将采集信号转换到小波域，通过设定相应的阈值将泄露信号以及噪声信号分离，但小波基函数以及小波阈值的选取通常较为困难[13-14]。部分学者基于信号局部的特征时间尺度构建一种自适应分解方法-经验模态分解法(Empirical Mode Decomposition，EMD)，该方法无须设置基函数以及阈值即可对信号按照不同频率进行分解[15-16]。2014年，Dragomiretskiy等学者提出变分模态分解方法(Variational Mode Decomposition，VMD)，该方法有效解决了EMD方法分解导致的端点效应以及频谱混叠问题[17-19]。……