一种通过混沌声纹分析管道泄露的方法与流程

本发明属于管道监测技术领域，特别是涉及一种通过混沌声纹分析管道泄露的方法。

背景技术：

目前，世界上建成的管道总长达到250万公里，已经超过铁路总里程成为世界能源主要运输方式，发达国家和中东产油区的油品输运已全部实现管道化。我国管道在近年也得到了较快发展，总长也超过7万公里，已初步形成横跨东西、纵贯南北、覆盖全国、连通海外的能源管网大格局，管道运输成为油气等战略能源的调配输送的主要方式。

城市化供水管道网的快速发展，一方面提高了人民生活质量，另一方面也带来了一些重要的问题。由于地下供水管道是压力管道，除了要受到水的压力的作用，还要受到外界压力的作用，再加上管道老化以及管道内部水质腐蚀的影响，往往会导致地下管道发生泄漏。地下管道的泄露，不仅会导致水资源的浪费，而且会降低人民的生活质量。

如何快速的定位泄露位置，减少资源浪费，具有重要的意义。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种通过混沌声纹分析管道泄露的方法，通过在待测管道两端安装麦克风整列采集声音信号，先经过特征识别是泄漏声音后，根据声源定位算法计算出泄漏点在待测管道上的位置，解决了现有的管道泄漏无法精准定位、造成资源浪费的问题。

为解决上述技术问题，本发明是通过以下技术方案实现的：

本发明为一种通过混沌声纹分析管道泄露的方法，包括如下步骤：

步骤s1：在待测管道的首端和末端各安装一个麦克风阵列；

步骤s2：待测管道上的声音信号处理模块对麦克风阵列采集的声音进行处理；

步骤s3：声音信号处理模块判断声音信号是否为管道泄漏声音；

若是，则执行步骤s4；

若否，则不做处理，继续监控；

步骤s4：两个麦克风阵列获取管道泄漏点声源到达管道两端的时间差；

步骤s5：利用声源定位算法计算出泄漏点在待测管道上位置；

步骤s6：将泄漏点上报系统，并通知维护人员前去维修。

优选地，所述步骤s1中，地下网络管道网络的每节待测管道两端均安装有麦克风阵列，分别对每段待测管道的声纹数据进行采集。

优选地，所述步骤s2中，声音信号处理模块对麦克风阵列采集的声音处理步骤如下：

步骤s21：通过数模转换将初始声音数据由模拟信号转换成数字信号；

步骤s22：对声音数据的数字信号进行特征提取，得到待识别声纹特征；

步骤s23：将待识别声纹特征输入管道泄漏信息库；

步骤s24：判断待识别声纹特征是否为管道泄漏声音；

若是，则执行步骤s25；

若否，则不做后续处理；

步骤s25：对待识别声纹进行预处理。

优选地，所述步骤s25中，待识别声纹预处理过程如下：先通过噪声滤波器将非管道泄漏产生的声纹信号过滤掉，再通过信号放大器将燃机设备输出的声纹信号放大至预设范围内。

优选地，所述步骤s4中，两个麦克风阵列获取管道泄漏点声源后，经过放大模块进行放大，再由数据采集模块传输给上位机来完成对信号的处理。

优选地，所述步骤s5中，以待测管道首端下方的底面为坐标系原点，建立空间坐标系；并根据空间坐标系确定待测管道两端的麦克风阵列对应的坐标。

优选地，所述泄漏点在待测管道上位置坐标计算公式如下：

l1＝ct1

l2＝at2

式中，一麦克风阵列的坐标为(c，d),根据声音在空气中的运动速度测得首端麦克风阵列到泄漏点的距离为l1，另一麦克风阵列的坐标为(a,b)，根据声音在空气中的运动速度测得末端麦克风阵列到泄漏点的距离为l2；泄漏点到两麦克风阵列的时延分别为t1和t2；以上数据均为已知，求解方程得到泄漏带你的坐标(x,y)。

本发明具有以下有益效果：

本发明通过在待测管道两端安装麦克风整列采集声音信号，先经过特征识别是泄漏声音后，根据声源定位算法计算出泄漏点在待测管道上的位置，由上位机向相关运维人员发送通知消息，快速的定位泄露位置，减少资源浪费，降低安全隐患。

当然，实施本发明的任一产品并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明的一种通过混沌声纹分析管道泄露的方法步骤图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图1所示，本发明为一种通过混沌声纹分析管道泄露的方法，包括如下步骤：

步骤s1：在待测管道的首端和末端各安装一个麦克风阵列；

步骤s2：待测管道上的声音信号处理模块对麦克风阵列采集的声音进行处理；

步骤s3：声音信号处理模块判断声音信号是否为管道泄漏声音；

若是，则执行步骤s4；

若否，则不做处理，继续监控；

步骤s4：两个麦克风阵列获取管道泄漏点声源到达管道两端的时间差；

步骤s5：利用声源定位算法计算出泄漏点在待测管道上位置；

步骤s6：将泄漏点上报系统，并通知维护人员前去维修。

其中，步骤s1中，地下网络管道网络的每节待测管道两端均安装有麦克风阵列，分别对每段待测管道的声纹数据进行采集。

其中，步骤s2中，声音信号处理模块对麦克风阵列采集的声音处理步骤如下：

步骤s21：通过数模转换将初始声音数据由模拟信号转换成数字信号；

步骤s22：对声音数据的数字信号进行特征提取，得到待识别声纹特征；

步骤s23：将待识别声纹特征输入管道泄漏信息库；

步骤s24：判断待识别声纹特征是否为管道泄漏声音；

若是，则执行步骤s25；

若否，则不做后续处理；

步骤s25：对待识别声纹进行预处理。

其中，步骤s25中，待识别声纹预处理过程如下：先通过噪声滤波器将非管道泄漏产生的声纹信号过滤掉，再通过信号放大器将燃机设备输出的声纹信号放大至预设范围内。

其中，步骤s4中，两个麦克风阵列获取管道泄漏点声源后，经过放大模块进行放大，再由数据采集模块传输给上位机来完成对信号的处理；麦克风阵列采用mpa201全指向性麦克风，放大器采用lm324进行信号放大，数据采集模块采用ni9215a数据采集卡。

其中，步骤s5中，以待测管道首端下方的底面为坐标系原点，建立空间坐标系；并根据空间坐标系确定待测管道两端的麦克风阵列对应的坐标。

其中，泄漏点在待测管道上位置坐标计算公式如下：

l1＝ct1

l2＝at2

式中，一麦克风阵列的坐标为(c，d),根据声音在空气中的运动速度测得首端麦克风阵列到泄漏点的距离为l1，另一麦克风阵列的坐标为(a,b)，根据声音在空气中的运动速度测得末端麦克风阵列到泄漏点的距离为l2；泄漏点到两麦克风阵列的时延分别为t1和t2；以上数据均为已知，求解方程得到泄漏带你的坐标(x,y)。

值得注意的是，上述系统实施例中，所包括的各个单元只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

另外，本领域普通技术人员可以理解实现上述各实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，相应的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中。

以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为所述的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。