朱 禹 熊 新 吳建德

(1.昆明理工大學(xué)信息工程與自動化學(xué)院 昆明 650500)(2.云南省礦物管道輸送工程技術(shù)研究中心 昆明 650500)

基于敏感因子SVD的管道泄漏信號去噪研究*

朱 禹1,2熊 新1,2吳建德1,2

(1.昆明理工大學(xué)信息工程與自動化學(xué)院 昆明 650500)(2.云南省礦物管道輸送工程技術(shù)研究中心 昆明 650500)

針對管道壓力泄漏信號去噪的問題,提出基于敏感因子奇異值分解(Singular Value Decomposition, SVD)的管道泄漏壓力信號去噪的方法。該方法首先對原始信號構(gòu)造Hankel矩陣再進行SVD分解,將分解后得到的分量信號利用敏感因子找出敏感分量,最后通過定位因子選擇敏感分量所對應(yīng)的奇異值進行信號重構(gòu),并用該方法對礦漿管道實驗平臺運行中采集到的壓力信號進行降噪處理。實驗結(jié)果表明,該方法有效地去除礦漿管道的壓力信號中的噪聲,作為信號的預(yù)處理為管道泄漏檢測和定位提供良好的基礎(chǔ)。此外,該方法與小波去噪方法進行對比,結(jié)果表明,該方法具有更好的去噪效果。

敏感奇異值分解; 管道泄漏; 去噪

1 引言

近年來,管道運輸因其安全性高、污染小、占地少、損耗低、運輸量大、易于自動化管理等優(yōu)點得到迅速發(fā)展,已然成為五大運輸方式之一。考慮到管道泄漏發(fā)生時的后果很嚴(yán)重,包括經(jīng)濟、生產(chǎn)、自然資源和環(huán)境因素,特別是后兩者都不能得到補償,因此管道能否安全運行成為了人們關(guān)注的焦點。管道的壓力信號變化是泄漏檢測和分析泄漏情況的主要依據(jù),但原始信號具有較強的噪聲,有效地去除噪聲后得到的信號是管道泄漏檢測和定位的關(guān)鍵因素。

文獻[1]提出一種根據(jù)不同帶寬信號與噪聲自相關(guān)長度的差異,利用線性增強器和預(yù)測器分別自適應(yīng)抑制檢測信號中的窄帶噪聲和寬帶噪聲的方法,但這種方法較難獲得最優(yōu)的增強器和預(yù)測器的參數(shù)。文獻[2]等為了抑制了存在于壓力信號中的噪聲,將小波軟閾值和硬閾值算法應(yīng)用在壓力信號的去噪中并取得良好的效果,但硬閾值法容易在重構(gòu)信號中產(chǎn)生振蕩而且容易丟失有用信號。文獻[3]構(gòu)造加噪信號的Hankel矩陣,然后進行SVD分解,將小于整體特征值的均值的特征值設(shè)置為零,最后通過SVD逆變換重構(gòu)信號,該方法有較好的去噪效果,但是降低了實現(xiàn)速度。

針對上述泄漏壓力信號檢測方法的優(yōu)缺點,本文提出基于一種敏感因子SVD的管道壓力信號去噪方法。該方法對選取的壓力信號構(gòu)造Hankel矩陣,根據(jù)Hankel矩陣將壓力信號進行SVD分解,利用敏感因子及其差分譜選擇出較敏感分量,最后通過定位因子選擇敏感分量所對應(yīng)的突變奇異值,對其進行信號重構(gòu),該方法能更好地抑制管道的壓力信號中的噪聲,為檢測管道泄漏檢測和定位提供良好的基礎(chǔ)。

2 材料與方法

2.1 管道噪聲源分析

管道原始壓力信號的噪聲來源通常有以下幾種： 1) 系統(tǒng)干擾：是由于整個系統(tǒng)引起的一種干擾； 2) 測量系統(tǒng)的本身的接觸噪聲；主要有壓力變送器和電磁流量計接觸不良引起的噪聲或其內(nèi)部噪聲； 3) 隨機尖峰和脈沖噪聲對泄漏檢測有很大的影響,特別是當(dāng)泄漏量和壓力值相對較小時,泄漏壓力信號可能被尖峰和脈沖噪聲淹沒； 4) 環(huán)境噪聲：數(shù)據(jù)采集過程中管道周圍其他隨機噪聲。以上幾種噪聲中,前三種噪聲都可以通過預(yù)濾波處理方法濾除或者通過設(shè)計有效的實驗平臺避免,第4)種噪聲可認(rèn)為是白噪聲,而敏感SVD在去除白噪聲尤其當(dāng)噪聲服從正態(tài)分布時效果比較理想。

2.2 敏感因子SVD算法

SVD方法分解得到的奇異值反映信號的內(nèi)在屬性,通過選擇有效奇異值進行信號重構(gòu),可有效消除背景噪聲。為了適應(yīng)實際工況下壓力信號的分析,本文提出了敏感SVD算法,該方法可自適應(yīng)選擇敏感SVD分量重構(gòu)信號,以濾除噪聲影響。

(1)

其中,1

原始壓力信號經(jīng)SVD分解所得部分分量信號包含泄漏敏感信息,而其他信號分量則是與泄漏無關(guān)的分量或噪聲分量,故將敏感度引入SVD分解分量的選取中。主要通過計算原始壓力信號與其SVD分量信號的相關(guān)系數(shù)及SVD分量信號與正常信號之間的相關(guān)系數(shù)來確定敏感SVD分量,敏感SVD分量選取算法如下：

3) 通過1)、2)所求兩個相關(guān)系數(shù)αn、βn得故障相關(guān)系數(shù)λn如下：

(2)

4) 計算管道壓力信號SVD分量信號的泄漏敏感因子ηn如下：

(3)

5) 將所得敏感因子ηn按照從大到小的順序進行排列,得到新的序列如下：

(4)

6) 算相鄰敏感因子的差值,構(gòu)造敏感因子差分譜,自適應(yīng)找出最大差值所對應(yīng)的序列號m,那么前m個SVD分量信號即為泄漏敏感信號,

7) 由于敏感因子從大到小排列打亂了奇異值順序,故定義定位因子,并通過定位因子找出前m個敏感SVD分量信號所對應(yīng)的奇異值進行信號重構(gòu),以去除噪聲影響,提取泄漏信息。

本文對選取的壓力信號構(gòu)造Hankel矩陣并進行SVD分解,將SVD分解得到分量信號利用敏感因子找出敏感分量,最后通過定位因子找出敏感分量所對應(yīng)的奇異值,將其進行信號重構(gòu)。該方法的流程圖如圖1所示。

通過上述步驟,分解后的信號利用敏感因子及其差分譜選擇出較敏感分量,進行信號重構(gòu),即可得真實有用的信號。

圖1 SVD處理流程圖

2.3 評價指標(biāo)

采用信噪比(SNR)和均方根誤差(RMSE)等指標(biāo)作為去噪效果的評價指標(biāo),計算公式如下：

(5)

(6)

式中,x為原始壓力信號,y為去噪后的壓力信號。RMSE越小表示模型偏差越?。籗NR越大表示信號去噪效果越好。

2.4 實驗平臺

針對研究生以及工程技術(shù)人員對管道壓力信號的獲取、處理以及綜合利用方法缺乏試驗條件的現(xiàn)狀,設(shè)計滿足于研究生教學(xué)和科研所需要的采集管道壓力與信號處理實驗平臺。該平臺不僅可以提供礦漿管道輸送中各種動態(tài)信號,還具有數(shù)據(jù)采集和分析處理、閉環(huán)控制等功能,該實驗平臺可以有效避免前三種噪聲影響。

該系統(tǒng)運行時,可通過調(diào)節(jié)可控制泄漏閥Ⅰ、Ⅱ的開關(guān)和開度大小進行泄漏實驗。因此可以在該試驗系統(tǒng)上模擬出各種不同情況下的管道泄漏。

3 實驗與仿真

為確定本文方法在管道壓力信號去噪中的有效性,實驗分別對清水泄漏和礦漿泄漏的時域采樣壓力信號進行分析,并通過與小波變換進行對比以驗證本文算法的有效性與可行性。

1、儲水桶 2、礦漿桶3、礦水池 4、電動機5、礦漿泵6、刀板閥Ⅰ 7、刀板閥Ⅱ8、刀板閥Ⅲ 9、刀板閥Ⅳ 10、刀板閥V 11、刀板閥VI 12、閥門(12) 13、壓力傳感器Ⅰ 14、壓力傳感器Ⅱ 15、壓力傳感器Ⅲ 16、壓力傳感器Ⅳ 17電磁流量計Ⅰ 18、電磁流量計Ⅱ 19、可控制泄漏閥Ⅰ 20、可控制泄漏閥Ⅱ圖2 管道實驗平臺

3.1 清水實驗

實驗開始將所有實驗設(shè)備復(fù)位,在電動刀板閥組全部為關(guān)閉狀態(tài)下運行電源部分,PLC可編程邏輯控制器通過低壓配電柜控制刀板閥組的打開和關(guān)閉。打開儲水桶(1)輸出端的刀板閥Ⅱ(7),桶中清水進入管道等待進入主管道,打開礦漿泵(5)輸出端的刀板閥Ⅰ(6),在電動機(4)工作的情況下,礦漿泵(5)獲得能量并開始工作,則清水進入主管道；清水在礦漿泵(5)的推動下通過主管道環(huán)管的最高點和最低點,進行單點泄漏時打開可控制泄漏閥Ⅰ(19),關(guān)閉可控制泄漏閥Ⅱ(20)PLC可以通過壓力傳感器Ⅰ(13)、壓力傳感器Ⅱ(14)獲得多組數(shù)傳送到上位機得出清水運行參數(shù)。

對壓力變送器采集到的數(shù)據(jù)進行敏感SVD去噪。通過奇異值貢獻率自適應(yīng)確定Hankel矩陣維數(shù),當(dāng)m≥6時,隨著m值的增大,奇異值均趨近于零,因此可取m=6構(gòu)建Hankel矩陣進行敏感SVD分析；分解所得SVD分量信號如圖3所示。對SVD分量信號進行敏感度評估,敏感因子及其差分譜如圖4所示。根據(jù)敏感因子差分譜準(zhǔn)則,選擇前五個分量作為敏感分量；由于敏感因子從大到小排列打亂了奇異值順序,故本文通過定位因子來確定這四個分量所對應(yīng)的奇異值,定位因子圖譜如圖5所示,敏感分量所對應(yīng)奇異值在原序列中的位置為1、3、4、6,因此選擇這四個奇異值進行信號重構(gòu),重構(gòu)信號如圖6。

圖3 SVD分解分量

圖4 敏感因子

圖5 定位因子

圖6 敏感SVD去噪后壓力信號

圖7 小波去噪后信號

為了驗證本文敏感SVD去噪方法的有效性,將該方法與小波變換進行了比較,采用信噪比(SNR)和均方根誤差(RMSE)作為去噪效果的評價指標(biāo),其計算結(jié)果如表1所示。

表1 敏感SVD去噪與小波去噪對比

從圖6、圖7和表1中可以看出,管道中介質(zhì)為清水時,小波去噪效果不如敏感SVD方法去噪效果,敏感SVD去噪效果優(yōu)異而且能夠很好地反映原始信號,減小了均方根誤差,同時也增強了信號的信噪比。

3.2 礦漿泄漏實驗

進行單點泄漏時打開可控制泄漏閥Ⅰ(19),關(guān)閉可控制泄漏閥Ⅱ(20)進行漿體泄漏實驗,在同一轉(zhuǎn)速下改變可控制泄漏閥,通過改變泄漏閥的開度模擬緩慢泄漏和大泄漏；PLC可以通過壓力傳感器Ⅰ(13)、壓力傳感器Ⅱ(14)和電磁流量計Ⅰ(17)獲得多組數(shù)傳送到上位機；關(guān)閉可控制泄漏閥Ⅰ(19),當(dāng)管道內(nèi)漿體達到穩(wěn)流時,打開可控制泄漏閥Ⅱ(20),通過改變泄漏閥的開度模擬緩慢泄漏和大泄漏；PLC可以通過壓力傳感器Ⅰ(15)、壓力傳感器Ⅱ(16)和電磁流量計Ⅰ(18)獲得多組數(shù)據(jù)傳送到上位機；進行多點泄漏時,同時打開可控制泄漏閥Ⅰ(28)、可控制泄漏閥Ⅱ(29),通過改變泄漏閥的開度模擬緩慢泄漏和大泄漏；PLC可以通過壓力傳感器Ⅰ(13)、壓力傳感器Ⅱ(14)、壓力傳感器Ⅲ(15)、壓力傳感器Ⅳ(16)、電磁流量計Ⅰ(17)和電磁流量計Ⅱ(18)獲得多組數(shù)據(jù)傳送到上位機,進行分析處理。

在該平臺中進行礦漿滿管流實驗時,為更好地凸顯泄漏時壓力變化,進行間斷性泄漏實驗,對采集到的壓力數(shù)據(jù)進行敏感SVD去噪。通過奇異值貢獻率自適應(yīng)確定Hankel矩陣維數(shù),當(dāng)m≥6時,隨著m值的增大,奇異值均趨近于零,因此可取m=6構(gòu)建Hankel矩陣進行敏感SVD分析；分解所得SVD分量信號如圖8所示。對SVD分量信號進行敏感度評估,敏感因子及其差分譜如圖9所示。根據(jù)敏感因子差分譜準(zhǔn)則,選擇前兩個分量作為敏感分量；由于敏感因子從大到小排列打亂了奇異值順序,故本文通過定位因子來確定這兩個分量所對應(yīng)的奇異值,定位因子圖譜如圖10所示,可見敏感分量所對應(yīng)奇異值在原序列中的位置為1、5,因此選擇這四個奇異值進行信號重構(gòu),重構(gòu)信號如圖11。

圖8 SVD分解分量

圖9 敏感因子

圖10 定位因子

圖11 敏感SVD去噪后壓力信號

為了驗證本文敏感SVD去噪方法的有效性,將該方法與小波變換進行了比較,采用信噪比(SNR)和均方根誤差(RMSE)作為去噪效果的評價指標(biāo),其計算結(jié)果如表2所示。

表2 敏感SVD去噪與小波去噪對比

從圖11、圖12和表2中可以看出,管道中介質(zhì)為礦漿時,敏感SVD去噪效果優(yōu)異而且能夠很好地反映原始信號,減小了均方根誤差,同時也增強了信號的信噪比。小波去噪效果不如敏感SVD方法去噪效果。

圖12 小波去噪后壓力信號

4 結(jié)語

本文提出了敏感SVD消除管道壓力信號中噪聲的方法,對原始信號構(gòu)造Hankel矩陣并進行SVD分解,將分解后得到的分量信號利用敏感因子找出敏感分量；最后通過定位因子選擇敏感分量所對應(yīng)的奇異值進行信號重構(gòu)。實驗結(jié)果表明,該方法在去噪中取得了更為令人滿意的效果,縮小了泄漏時壓力信號的均方根誤差,提高了信噪比。作為信號的預(yù)處理方法有利于準(zhǔn)確檢測泄漏發(fā)生和實現(xiàn)定位。

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Pipeline Leak Signal De-noising Based on Sensitive Factor SVD

ZHU Yu1,2XIONG Xin1,2WU Jiande1,2

(1. Faculty of Information Engineering & Automation, Kunming University of Science and Technology, Kunming 650500)(2. Engineering Research Center for Mineral Pipeline Transportation, Kunming 650500)

Considering the problems of great difficulties in resolving pipeline pressure leak signal de-noising, a new method based on singular value decomposition(SVD) is proposed. First, Hankel matrix in original signal is built. Then SVD decomposition of the selected signals is done. The component signals obtained by decomposition are used to find out the sensitive component by using the sensitive factor. At last, the corresponding singular values of the sensitive components are reconstructed by the located factor. The experimental results show that this method, used as a pretreatment of signals, effectively removes the noise of pressure factor of mineral pipeline, which provides a good foundation for pipeline leak detection and location. Furthermore, a comparison is made between wavelet de-nosing and singular value decomposition, the method used in this paper has better de-noising effects.

sensitive factors SVD, pipeline leak, de-noising Class Number TP393

2016年10月11日,

2016年11月22日

朱禹,男,碩士研究生,研究方向:管道泄漏檢測。熊新,男,高級工程師,碩士生導(dǎo)師,研究方向:檢測技術(shù)。吳建德,男,教授,博士生導(dǎo)師,研究方向:礦物管道輸送實時檢測與控制。

TP393

10.3969/j.issn.1672-9722.2017.04.037