基于同源性檢驗(yàn)的干擾信號識別方法*

許春香， 許海濤， 林偉國

(1.鄭州工程技術(shù)學(xué)院 土木工程學(xué)院,河南 鄭州 450044； 2.北京化工大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，北京 100029)

0 引 言

目前，各國學(xué)者對于管道異常信號特征提取和泄漏點(diǎn)精確定位進(jìn)行了大量的研究[1～4]。其中，基于聲波的管道泄漏檢測方法[5]由于具有較高的泄漏檢測靈敏度和定位精度，且成本較低、容易實(shí)現(xiàn)，得到了更多的關(guān)注。在實(shí)際的基于聲波的管道泄漏檢測中,管道輸送過程中由于調(diào)泵、調(diào)壓、調(diào)閥等產(chǎn)生的干擾信號與泄漏信號具有較為相似的特征[6]。當(dāng)由站點(diǎn)操作產(chǎn)生的干擾信號與泄漏信號出現(xiàn)在同一幀聲波信號中時，泄漏信號往往被幅值較大的干擾信號淹沒，信號整體相關(guān)定位的結(jié)果就會受到干擾信號的影響，如果不能對其進(jìn)行有效識別并分離，極易造成定位不準(zhǔn)甚至出現(xiàn)漏報(bào)和誤報(bào)警。 目前，干擾信號的識別方法主要包括基于模式識別的方法[7,8]和基于雙傳感器結(jié)構(gòu)的方法[9～11]，其中模式識別的方法對干擾信號的識別難度大，不具備普遍性；而雙傳感器方法由于需要在管道上另行打孔裝表，且其安裝間距有一定要求，限制了其推廣應(yīng)用。

針對強(qiáng)干擾背景下站點(diǎn)干擾信號對聲波泄漏檢測的影響，本文提出一種基于同源性檢驗(yàn)的干擾信號識別與分離方法。將泄漏信號和站點(diǎn)產(chǎn)生的干擾信號都?xì)w為異常信號，將由同一個信號源傳播到首末站的異常信號稱為同源信號。通過對首、末站聲波信號中的異常信號進(jìn)行一對一互相關(guān)延時估計(jì)，找出定位在站上的異常信號。以定位在站上的異常信號的傳播衰減特性和互相關(guān)系數(shù)為特征，建立同源性檢驗(yàn)支持向量數(shù)據(jù)描述(support vector data description,SVDD)模型，實(shí)現(xiàn)對來自站點(diǎn)的調(diào)泵、調(diào)壓、閥門動作等干擾信號的識別和分離，消除干擾信號對互相關(guān)定位的影響，有效減少系統(tǒng)的誤報(bào)和漏報(bào)，并提高泄漏點(diǎn)定位的精度。

1 同源性檢驗(yàn)方法

對于定位在站點(diǎn)的同源干擾信號來說，其肯定具有2個特征：1)具有較高的波形相似性；2)滿足信號的傳播衰減規(guī)律。本文通過檢驗(yàn)定位在站點(diǎn)的異常信號的同源性實(shí)現(xiàn)站上干擾信號的識別。本文中的同源性檢驗(yàn)只針對定位在站點(diǎn)的首末站異常信號。

1.1 同源信號的波形相似特征

同源信號由同一個信號源產(chǎn)生，并安裝在首末站點(diǎn)的聲波傳感器捕獲，因此,同源信號具有一定的波形相似性，可由相關(guān)系數(shù)ρxy表征

(1)

式中Rxy(m)為首末站信號的互相關(guān)函數(shù)，μx和μy分別為首末站信號均值，σx和σy分別為首末站信號標(biāo)準(zhǔn)差。

對于定位在站上的首末站異常信號來說，相關(guān)系數(shù)越大說明信號越相似，但不能憑此就判定兩異常信號為同源信號；相關(guān)系數(shù)較小僅能說明兩異常信號不是同源信號的可能性較大。但同源信號的相關(guān)系數(shù)肯定在一個合理的范圍內(nèi)波動，因此,可作為信號同源性檢驗(yàn)的一個特征。

1.2 同源信號的傳播衰減特征

聲波的傳播規(guī)律是一個與時間和空間相關(guān)的函數(shù)，一般可描述為[12]

p=p0ej(ωt-kl)

(2)

式中p0為泄漏時刻的聲壓，k為波數(shù)，l為聲波的傳播距離，t為聲波的傳播時間，ω為聲波的角頻率。

理論上，從異常點(diǎn)到聲波傳感器的頻率響應(yīng)函數(shù)為

H(ω,l)=e-jωl/ceωβl

(3)

式中c為波速，β為衰減系數(shù)。

實(shí)際中，由于異常聲波信號的頻率集中在低頻段。在低頻條件下，管道滿足線性聲學(xué)的基本方程，可視為線性系統(tǒng)。根據(jù)卷積定理以及譜密度與相關(guān)函數(shù)的關(guān)系，可得到等效線性系統(tǒng)的幅頻響應(yīng)特性H(ω)

(4)

式中Sxy(ω)和Rxy(τ)為首末站異常聲波信號x(t)和y(t)的互譜密度和互相關(guān)函數(shù)，Sx(ω)和Rx(τ)分別為首站異常聲波信號x(t)的譜密度和自相關(guān)函數(shù)，F(xiàn)FT(·)為傅里葉變換函數(shù)。

在一定的傳播距離l下，幅頻響應(yīng)H(ω)是一個隨頻率逐漸衰減的指數(shù)函數(shù)，但同源和非同源信號的波動特征有明顯的差異。圖1所示為一幀包含人工模擬泄漏信號和站上干擾信號的聲波信號，其中一對一相關(guān)定位在站點(diǎn)的異常信號中既有非同源信號(Sx1和Sy1)也有同源信號(Sx2和Sy2)，對應(yīng)的非同源信號的H1(ω)和同源信號的H2(ω)在低頻段內(nèi)的對比如圖2所示。

圖1 定位在站點(diǎn)的同源與非同源信號

圖2 定位在站點(diǎn)的同源與非同源信號的H(ω)在低頻段內(nèi)的對比

由于背景噪聲的影響H(ω)一般會在一定范圍內(nèi)波動，為了方便特征提取，取定位在站點(diǎn)的異常信號的幅頻響應(yīng)特性H(ω)在低頻頻帶內(nèi)的均值Hm作為判別信號同源性的另一特征

(5)

式中FR為頻率分辨率(FR=fs/NF，fs為采樣頻率，NF為傅里葉變換的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù))，fL和fH分別為被選頻帶的邊界頻率，round(·)為四舍五入取整函數(shù)。

1.3 同源信號檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/h3>

本文將定位在站點(diǎn)的異常信號的相關(guān)系數(shù)及反映其傳播衰減特性的幅頻響應(yīng)H(ω)在低頻段內(nèi)的均值作為特征值，利用SVDD方法建立同源性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?/p>

SVDD的基本思想在于建立一個封閉緊湊的超球體，將目標(biāo)類樣本全部或盡可能多地包含在該超球體內(nèi)，形成中心為a，半徑為R的超球體[13,14]，為了增強(qiáng)其分類的魯棒性，引入松弛因子ξ，則超球體應(yīng)滿足

(6)

式中C為懲罰因子(常數(shù))，起控制對錯分樣本懲罰程度的作用;S為樣本個數(shù)。

SVDD決策函數(shù)定義為

(7)

式中xi,xj為支持向量；x為待測試向量；αi,αj為拉格朗日乘子；R為SVDD超球體半徑；K(·)為核函數(shù)；f(·)為SVDD決策結(jié)果；若f(·)<0，即認(rèn)為樣本為同源性信號。

2 同源性檢驗(yàn)方法實(shí)現(xiàn)

2.1 異常信號提取及一對一延時互相關(guān)定位

由于聲波信號為正負(fù)相間的雙極性信號，根據(jù)信號的過零點(diǎn)對一幀信號作正負(fù)區(qū)間劃分(如圖3所示)，可以得到NC個區(qū)間信號。將每個區(qū)間信號當(dāng)作一個獨(dú)立的信號，則一幀信號由NC個區(qū)間信號疊加而成

(8)

式中Si(n)=Dp(n)·[u(n-SS(j))-u(n-SE(j))]，u(·)為階躍函數(shù)。SS(j)和SE(j)分別為每個區(qū)間的起始和結(jié)束時間，j為區(qū)間序號，j=1,…,NC。

圖3 信號區(qū)間劃分示意

在信號區(qū)間劃分的基礎(chǔ)上，采用基于迭代計(jì)算的異常信號自適應(yīng)提取方法[15]可以到異常信號的個數(shù)和位置(包括區(qū)間信號的峰值Peak(j)及其位置PeakPos(j))，從而為一對一互相關(guān)定位創(chuàng)造條件。

圖4所示為提取得到的首末站異常信號，其同極性異常信號一對一互相關(guān)定位關(guān)系如表1所示，其中符號“√”表示相關(guān)計(jì)算。

圖4 提取得到的異常信號

2.2 同源性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷慕?/h3>

基于SVDD的同源性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ徒⑦^程如下：

1)根據(jù)異常信號檢測和互相關(guān)定位結(jié)果，選取同源信

表1 異常信號的一對一互相關(guān)計(jì)算關(guān)系

號樣本S組。

2)根據(jù)式(1)計(jì)算同源樣本信號的互相關(guān)系數(shù)極值CP作為特征一，F(xiàn)east(1)=CP。

3)根據(jù)式(4)計(jì)算同源信號的幅頻響應(yīng)特性H(ω)。在選定的頻帶fL～fH內(nèi)，根據(jù)式(5)計(jì)算H(ω)的均值Hm，作為特征二。由于Hm在均值Sm上下波動，按式(9)作歸一化處理

(9)

式中sp為一常數(shù)，根據(jù)均值Hm的波動范圍確定，S為同源信號的樣本數(shù)。

構(gòu)建特征向量Feat=[Feat(1),Feat(2)]。

4)選取合適的核函數(shù)K(·)，由S組特征向量訓(xùn)練SVDD模型，最終得到SVDD同源性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ汀?/p>

2.3 案例學(xué)習(xí)

本文以某原油輸送管道為例，其上游輸送工藝如圖5所示，泵a為大泵，泵b，c為小泵。在A，B兩罐都滿罐條件下，由大泵進(jìn)行輸送；當(dāng)兩罐液位接近1/2時，改為兩個小泵進(jìn)行輸送。由于兩小泵在輸送過程中不可能始終保持同步，因此，在輸送過程中每天會產(chǎn)生多達(dá)上百次的干擾信號，嚴(yán)重影響泄漏檢測和定位。該原油輸送管道的相關(guān)參數(shù)管道總長X為15.6 km,管道直徑D為250 mm，首站壓力為2.80 MPa，末站壓力為0.67 MPa，聲波速度c為1 194(m/s),人工模擬泄漏點(diǎn)距首站的距離為6.0 km,人工模擬泄漏孔徑為5 mm,采樣頻率為50 Hz。

圖5 原油輸送管道上游輸送工藝

根據(jù)異常信號提取及一對一互相關(guān)定位選取同源信號樣本55組；然后分別計(jì)算特征值Feat(1)和Feat(2)，其中頻帶fL～fH的選取范圍在1 Hz左右，當(dāng)fL=0.2 Hz，fH分別取0.3，0.6，0.9，1.2，1.5 Hz時，其對應(yīng)的Hm分布的均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為：1.505 9,0.671 6;1.421 1,0.506 6;1.414 9,0.481 0;1.384 6,0.386 5;1.449 2,0.478 0。

可以看出，當(dāng)fH=1.2 Hz時，Hm分布曲線的標(biāo)準(zhǔn)差最小，即幅頻響應(yīng)曲線波動最小，因此，本文中選取的fL～fH為0.2～1.2 Hz，其對應(yīng)的Hm分布曲線如圖6所示，Hm在均值Sm(1.384 6)附近波動，且波動范圍在0.54～2.23之間，取sp=3。同源信號樣本特征CP和Hm(歸一化后)如圖7。

圖6 同源信號樣本特征Hm的分布曲線

圖7 同源信號樣本特征值

以上述55組同源信號樣本的特征向量為輸入，建立SVDD同源性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?。本文選取懲罰因子為1，即默認(rèn)樣本中不含非同源數(shù)據(jù)，以0誤差將樣本包圍，實(shí)現(xiàn)同源信號和非同源信號的硬間隔分類。采用高斯核函數(shù)，當(dāng)核函數(shù)中σ由0.01～1.00之間變化時，超球體半徑R及支持向量的個數(shù)如圖8所示。一般來說支持向量不宜過多，且超球體半徑要適中，超球體半徑過大容易造成漏報(bào)警，過小則容易造成誤報(bào)警。綜合考慮選定超球體半徑R=0.514 6，對應(yīng)核參數(shù)σ=0.76，此時支持向量數(shù)為4個。

圖8 支持向量的個數(shù)與超球體半徑R隨核參數(shù)σ的變化

3 現(xiàn)場數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

為驗(yàn)證上述方法的有效性，由在實(shí)際原油輸送管道上采集的人工模擬泄漏聲波信號對其進(jìn)行驗(yàn)證。表2為2011年3月27日所有模擬泄漏信號的定位結(jié)果比較，從表中可以看出：當(dāng)采取直接互相關(guān)計(jì)算時，在6次模擬泄漏中有5次漏報(bào)，有1次定位誤差較大；當(dāng)采取同源性檢驗(yàn)剔除干擾信號后，6次人工模擬泄漏均報(bào)警且定位準(zhǔn)確。

表2 剔除同源干擾信號前后的定位結(jié)果比較

利用上述基于同源性檢驗(yàn)的干擾信號的識別與分離方法，對2011年03月20日00時00分至2013年9月30日23時59分的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行了離線檢驗(yàn)，期間管線模擬泄漏共33次，系統(tǒng)全部檢出并準(zhǔn)確定位。

綜上所述，相比于直接互相關(guān)定位，當(dāng)存在調(diào)壓、調(diào)閥和泵動作等干擾信號時，利用基于同源性檢驗(yàn)的干擾信號的識別與分離方法，提高了系統(tǒng)的定位精度，減少了系統(tǒng)的漏報(bào)，保障了系統(tǒng)的可靠性。

4 結(jié) 論

本文提出了一種基于同源性檢驗(yàn)的干擾信號識別與分離方法。結(jié)合異常信號提取方法，干擾信號的同源性檢驗(yàn)方法有效實(shí)現(xiàn)了干擾信號與泄漏信號的識別與分離。對歷史數(shù)據(jù)的離線檢驗(yàn)表明：該方法能有效減少系統(tǒng)漏報(bào)，降低誤報(bào)，提高了管道泄漏監(jiān)測系統(tǒng)的可靠性和定位精度。