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為了解決強(qiáng)背景噪聲下采集到的管道壓力參數(shù)信號中泄漏特征信號難以準(zhǔn)確提取的難
題，本文提出利用獨(dú)立分量分析技術(shù)（ICA）對負(fù)壓波信號進(jìn)行處理，提取泄漏信息特征信號，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示利用該方法可以有效實(shí)現(xiàn)信號中弱目標(biāo)信號和強(qiáng)背景噪聲的分離，使負(fù)壓波信號信噪比大幅提高，為泄漏診斷打下良好基礎(chǔ)。
關(guān)鍵詞：管道泄漏；特征信號；負(fù)壓波； ICA；降噪
基于負(fù)壓波特征信號的管道泄漏檢測方法不需檢測流量信號，只需對管線兩端的壓力信
號進(jìn)行檢測，方法簡單且具有較高的靈敏度和精度。但實(shí)際管采集到的信號中混雜有大量的背景噪聲，還存在各種外界因素干擾[1]，這些噪聲和干擾信號的幅度甚至可以將泄漏引發(fā)的有用信號淹沒。如果不能對原始壓力信號進(jìn)行有效的濾波，去除干擾噪聲，那么再好的泄漏檢測方法也將失效。為了給管道監(jiān)測模型提供可靠的數(shù)據(jù)，降低誤報(bào)警率，需要選用有效的信號消噪技術(shù)。
對負(fù)壓波信號進(jìn)行處理的常用方法有小波降噪、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降噪和Kalman 濾波等[2-4]，這
些處理方法均能對原始信號進(jìn)行一定程度的降噪處理，但是在特征信號不明顯的情況下，難以將泄漏引發(fā)的負(fù)壓波分離提取。本文提出將獨(dú)立分量分析技術(shù)(Independent ComponentAnalysis，以下簡稱ICA)應(yīng)用到負(fù)壓波信號處理中，利用FastICA 算法，對負(fù)壓波原始信號進(jìn)行分離降噪和特征提取，以實(shí)現(xiàn)特征不明顯時負(fù)壓波信號和強(qiáng)背景噪聲的有效分離。
題，本文提出利用獨(dú)立分量分析技術(shù)（ICA）對負(fù)壓波信號進(jìn)行處理，提取泄漏信息特征信號，實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示利用該方法可以有效實(shí)現(xiàn)信號中弱目標(biāo)信號和強(qiáng)背景噪聲的分離，使負(fù)壓波信號信噪比大幅提高，為泄漏診斷打下良好基礎(chǔ)。
關(guān)鍵詞：管道泄漏；特征信號；負(fù)壓波； ICA；降噪
基于負(fù)壓波特征信號的管道泄漏檢測方法不需檢測流量信號，只需對管線兩端的壓力信
號進(jìn)行檢測，方法簡單且具有較高的靈敏度和精度。但實(shí)際管采集到的信號中混雜有大量的背景噪聲，還存在各種外界因素干擾[1]，這些噪聲和干擾信號的幅度甚至可以將泄漏引發(fā)的有用信號淹沒。如果不能對原始壓力信號進(jìn)行有效的濾波，去除干擾噪聲，那么再好的泄漏檢測方法也將失效。為了給管道監(jiān)測模型提供可靠的數(shù)據(jù)，降低誤報(bào)警率，需要選用有效的信號消噪技術(shù)。
對負(fù)壓波信號進(jìn)行處理的常用方法有小波降噪、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降噪和Kalman 濾波等[2-4]，這
些處理方法均能對原始信號進(jìn)行一定程度的降噪處理，但是在特征信號不明顯的情況下，難以將泄漏引發(fā)的負(fù)壓波分離提取。本文提出將獨(dú)立分量分析技術(shù)(Independent ComponentAnalysis，以下簡稱ICA)應(yīng)用到負(fù)壓波信號處理中，利用FastICA 算法，對負(fù)壓波原始信號進(jìn)行分離降噪和特征提取，以實(shí)現(xiàn)特征不明顯時負(fù)壓波信號和強(qiáng)背景噪聲的有效分離。
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