王玉玲，陈涛涛，李红浪

（1.中国科学院大学，北京 100049；2.中国科学院声学研究所，北京 100190；3.北京燃气集团有限责任公司，北京 100011；4.中国科学院纳米科学卓越创新中心，国家纳米科学中心，北京 100190）

0 引 言

随着燃气供应规模的不断扩大，燃气管网已经遍布城市的各个角落，燃气调压器作为燃气管网系统中的关键设备之一，它的稳定可靠运行是安全供应燃气的重要保障[1-3]。当调压器出现故障无法正常运行时，下游会出现气压不足、不稳等问题，在得不到有效控制的情况下，会持续恶化导致火灾、爆炸、中毒等事故发生，因此，快速实时地对调压器进行故障诊断具有重要的意义[4-5]。

故障检测、故障类型判断、故障定位及故障修复均属于故障诊断技术[6]。故障诊断方法主要包括：（1）基于数学模型的故障诊断方法，系统故障采用参数估计法进行判别与分析[7]。（2）基于系统输入输出信号奇异性的故障诊断方法，通过对系统输入输出的信号进行预处理，消除噪声和输入突变，剩余的信号奇异点则对应系统故障[8]。（3）基于人工智能的故障诊断方法，其主要是应用于一些很难建立精确数学模型的复杂系统进行故障诊断[9]。刘瑶等提出利用声发射技术对燃气调压器进行故障诊断，通过声发射信号的奇异性来检测高压调压器是否发生故障，但并没有对调压器的具体故障类型进行判断[10]。

声发射信号本质上是一个时间序列[11]，如果能够通过时域数据进行调压器故障诊断，则更容易在实践中应用。……