一种基于LCD的城市管道泄漏分析方法

一种基于lcd的城市管道泄漏分析方法
技术领域
1.本发明涉及一种基于lcd的城市管道泄漏分析方法，属于压力管道泄漏检测技术领域。

背景技术：

2.城市管道作为一种长距离运输液体和气体资源的工具，在日常生产以及生活中起到至关重要的作用。但随着使用时间的增加，腐蚀、老化以及意外破损的概率逐渐增加，使得城市管道泄漏事故时有发生。城市管道的泄漏不仅影响资源的运输，对经济发展造成巨大损失和资源大量浪费，而且还会对社会公共安全带来巨大威胁。因此，采取合适有效的方法对城市管道进行检测，及时发现和预防泄漏，对保障城市安全和居民生活都有重要意义。
3.在各种管道检测方法中，次声检测法灵敏度高、误报率低、适应性好、安装和维护方便，具有良好的应用效果。但是管道泄漏次声波信号在传播过程中易受环境、介质等因素干扰，夹带各种噪声，从而影响管道泄漏检测的精确性。因此，如何处理次声波信号并从混杂的信号中提取出管道泄漏的次声波信号成为管道泄漏检测的关键。
4.针对次声波泄漏信号的处理，国内外学者做了大量的研究，提出了多种处理方法，如小波分析、经验模态分解以及变分模态分解等。但这些方法都存在一定的局限性，如小波变换能够克服傅里叶变换的不足，有效地区分信号中的有效部分和噪声部分，但该方法受到分解层数、小波系数以及阈值等因素的影响；经验模态分解高效、自适应性强，但该方法在处理信号时由于噪声的干扰会导致模态混叠现象，会导致信号失真；变分模态分解可以避免经验模态分解中存在的问题，但其在分解前需要对一些参数进行预设，参数的取值影响变分模态分解的效果。而杨宇等人在《一种新的时频分析方法——局部特征尺度分解》中提出的局部特征尺度分解(local characteristic scale decomposition，lcd)具有自适应性，与经验模态分解相比，迭代次数少，分解速度快，分解出的信号更加真实准确，且端点效应弱于经验模态分解。王蒙在《基于多尺度分解的次声波信号特征的提取》中，提出将局部特征尺度分解算法应用于次声波信号的特征提取当中。但该文在选择局部特征尺度分解后的主要信号分量时，依靠对局部特征尺度分解图观察而进行取舍。通过观察能区分出存在较大差异的高频信号分量和低频信号分量，但存在主观性，容易丢失含有有效信息的低频信号分量。并且泄漏信号越微弱，高频信号分量和低频信号分量的越难以区分。因此，通过观察来选择主要信号分量容易影响管道次声波泄漏信号特征提取的准确性，从而降低管道泄漏检测的准确性。

技术实现要素：

5.本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种基于lcd的城市管道泄漏分析方法，能够利用有效时域波形图确定城市管道是否泄漏，并分析城市管道泄漏的孔径，为制定抢修方案提供数据基础。
6.为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：
7.本发明提供一种基于lcd的城市管道泄漏分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
8.获取城市管道的次声波原始信号样本数据及对应的时域波形图；
9.利用lcd对获取的次声波原始信号进行自适应分解，获得若干个isc分量和一个残余分量；
10.分别计算各相邻isc分量之间的互信息熵，并利用各互信息熵确定次声波原始信号的高频部分，以获得高频部分组合；
11.计算高频部分组合与次声波原始信号的相似系数，并根据相似系数从高频部分组合中提取有效特征分量，以获得有效特征信号及对应的有效时域波形图；
12.利用有效时域波形图确定城市管道是否泄漏，若城市管道泄漏，则提取有效特征信号的平均峰值和均方幅值，并根据平均峰值、均方幅值以及预设的孔径函数分析城市管道泄漏的孔径，为制定抢修方案提供数据基础。
13.进一步地，所述利用lcd对获取的次声波原始信号进行自适应分解，获得若干个isc分量和一个残余分量包括：
14.循环迭代以下步骤，当剩余量为一个单调函数时，迭代循环过程终止，并通过下式更新次声波原始信号：
[0015][0016]
式中，x(t)为次声波原始信号，isci为第i个isc分量，rn(t)为残余分量；
[0017]
执行迭代步骤ⅰ，当次声波原始信号的极大值和极小值满足限制策略ⅰ时，通过下式获得isc分量，并终止迭代步骤ⅰ；
[0018]
isci＝ii(t)
[0019]
式中，ii(t)为第i个剩余分量；
[0020]
将isci分量从次声波原始信号中剥离出来，并通过下式更新次声波原始信号：
[0021]
ui(t)＝x(t)-isci[0022]
x(t)＝ui(t)
[0023]
式中，ui(t)为第i个剩余量。
[0024]
进一步地，所述迭代步骤ⅰ包括：
[0025]
通过下式获得基线信号点：
[0026][0027]
lk＝aak+(1-a)xk[0028]
式中，xk为次声波原始信号的第k个极值点，a为常量参数，a
k+1
为极值点xk对应时刻tk的函数值，lk为极值点xk对应的基线信号点；
[0029]
利用matlab软件拟合所有基线信号点，获得次声波原始信号的基线信号，并通过下式分离次声波原始信号中的基线信号，获得剩余分量：
[0030]ii
(t)＝x(t)-l(t)
[0031]
其中，l(t)为基线信号，x(t)为次声波原始信号。
[0032]
进一步地，所述限制策略ⅰ包括：
[0033]
在次声波原始信号内，极大值为正，极小值为负，任意两个相邻的极大值与极小值
之间呈严格单调性，并且，任意两个相邻的极大值点或极小值点连接获得的直线对应时刻t
k+1
的函数值满足下式：
[0034]
aa
k+1
+(1-a)x
k+1
＝0
[0035]
式中，x
k+1
为次声波原始信号的第k+1个极值点。
[0036]
进一步地，所述分别计算各相邻isc分量之间的互信息熵，并利用各互信息熵确定次声波原始信号的高频部分，以获得高频部分组合包括：
[0037]
通过下式计算各相邻isc分量之间的互信息熵：
[0038][0039]
式中，p(isc
i)
和p(isc
i+1
)为两个相邻isc分量的边缘概率分布，p(isc
i.
,isc
i+1
)为两个相邻isc分量的联合概率分布；
[0040]
利用互信息熵中的第一个局部极小值作为区分次声波原始信号的高频部分与低频部分的分界线，并通过下式获得高频部分组合：
[0041][0042]
式中，hcz(t)为高频部分组合，z为小于n的正整数，且isc
z-1
和iscz之间的互信息熵为第一个局部极小值，isc
z-1
为第z-1个isc分量，iscz为第z个isc分量。
[0043]
进一步地，所述计算高频部分组合与次声波原始信号的相似系数，并根据相似系数从高频部分组合中提取有效特征分量，以获得有效特征信号及对应的有效时域波形图包括：
[0044]
通过下式逐一计算高频部分组合中各isc分量与次声波原始信号的相似系数：
[0045][0046]ri
＝cosiα
[0047]
式中，α为高频部分组合与次声波原始信号的夹角，ri为高频部分组合与次声波原始信号的相似系数；
[0048]
判断相似系数的大小：当相似系数大于0.5时，将高频部分组合中对应的isc分量记为有效特征分量；
[0049]
通过下式将各有效特征分量拟合为有效特征信号：
[0050]
xnew(t)＝[hc1,hc2，......，hcs]
[0051]
式中，xnew(t)为有效特征信号，hcs为有效特征分量；
[0052]
根据有效特征信号提取时域波形图中对应的波纹，获得有效时域波形图。
[0053]
进一步地，所述利用有效时域波形图确定城市管道是否泄漏，若城市管道泄漏，则提取有效特征信号的平均峰值和均方幅值包括：
[0054]
利用有效时域波形图确定城市管道是否泄漏：若有效时域波形图的波纹平缓有规律且无异常突变，则确定城市管道不泄漏，否则，确定城市管道泄漏，则通过下式计算有效
特征信号的平均峰值和均方幅值：
[0055][0056][0057]
式中，n为有效特征信号的长度，为有效特征信号的平均值，xam为平均峰值，xrms为均方幅值。
[0058]
进一步地，所述根据平均峰值、均方幅值以及预设的孔径函数分析城市管道泄漏的孔径包括：
[0059]
基于平均峰值和均方幅值，通过下式计算城市管道泄漏的孔径：
[0060][0061]
式中，f(x)为孔径函数，x为孔径，b
1-b5为孔径函数参数。
[0062]
进一步地，所述根据平均峰值、均方幅值以及预设的孔径函数分析城市管道泄漏的孔径包括：
[0063]
基于平均峰值和均方幅值，通过下式计算城市管道泄漏的孔径：
[0064]
f(x)＝xrms＝b1x4+b2x3+b3x2+b4x+b5[0065]
式中，f(x)为孔径函数，x为孔径，b
1-b5为孔径函数参数。
[0066]
进一步地，所述根据平均峰值、均方幅值以及预设的孔径函数分析城市管道泄漏的孔径包括：
[0067]
基于平均峰值和均方幅值，通过下式计算城市管道泄漏的孔径：
[0068]
f(x)＝x
am
＝b1x4+b2x3+b3x2+b4x+b5[0069]
式中，f(x)为孔径函数，x为孔径，b
1-b5为孔径函数参数。
[0070]
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：
[0071]
本发明的分析方法利用lcd和互信息熵能够定量地确定次声波原始信号中的的高频部分组合，以防止含有有效信息的信号被遗漏；本发明利用相似系数从时间角度校验利用互信息熵对信号处理的有效性，进一步获得有效特征信号及对应的有效时域波形图，提高了对次声波原始信号去噪的效果；本发明通过有效时域波形图分析城市管道是否泄漏，提高了分析结果的准确度；针对泄漏的城市管道，本发明根据有效特征信号的平均峰值、均方幅值以及预设的孔径函数分析城市管道泄漏的孔径，为制定抢修方案提供数据基础，降低由于泄漏带来的损失以及潜在危险。
附图说明
[0072]
图1所示为本发明基于lcd的城市管道泄漏分析方法的一种实施例流程图；
[0073]
图2所示为本发明仿真实验的实验装置示意图；
[0074]
图3所示为本发明泄漏孔孔径为4mm的城市管道的时域波形图；
[0075]
图4所示为本发明泄漏孔孔径为4mm的城市管道的8个isc分量；
[0076]
图5所示为本发明泄漏孔孔径为4mm的城市管道的有效时域波形图；
[0077]
图6所示为孔径函数参数的拟合情况结果图。
具体实施方式
[0078]
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
[0079]
实施例1：
[0080]
本实施例提供一种基于lcd的城市管道泄漏分析方法。
[0081]
参考图1，基于lcd的城市管道泄漏分析方法包括以下步骤：
[0082]
s1获取城市管道的次声波原始信号样本数据及对应的时域波形图；
[0083]
s2利用lcd对获取的次声波原始信号进行自适应分解，获得若干个isc分量和一个残余分量；
[0084]
s3分别计算各相邻isc分量之间的互信息熵，并利用各互信息熵确定次声波原始信号的高频部分，以获得高频部分组合；
[0085]
s4计算高频部分组合与次声波原始信号的相似系数，并根据相似系数从高频部分组合中提取有效特征分量，以获得有效特征信号及对应的有效时域波形图；
[0086]
s5利用有效时域波形图确定城市管道是否泄漏，若城市管道泄漏，则提取有效特征信号的平均峰值和均方幅值，并根据平均峰值、均方幅值以及预设的孔径函数分析城市管道泄漏的孔径，为制定抢修方案提供数据基础。
[0087]
本发明的分析方法利用lcd和互信息熵能够定量地确定次声波原始信号中的的高频部分组合，以防止含有有效信息的信号被遗漏；本发明利用相似系数从时间角度校验利用互信息熵对信号处理的有效性，进一步获得有效特征信号及对应的有效时域波形图，提高了对次声波原始信号去噪的效果；本发明通过有效时域波形图分析城市管道是否泄漏，提高了分析结果的准确度；针对泄漏的城市管道，本发明根据有效特征信号的平均峰值、均方幅值以及预设的孔径函数分析城市管道泄漏的孔径，为制定抢修方案提供数据基础，降低由于泄漏带来的损失以及潜在危险。
[0088]
实施例2：
[0089]
在实施例1的基础上，本实施例详细介绍了lcd分解步骤、获得高频部分组合的方法、高频部分组合校验的方法以及获得时域特征参数的方法。
[0090]
(一)lcd分解步骤
[0091]
利用lcd对获取的次声波原始信号进行自适应分解，获得若干个isc分量和一个残余分量包括：
[0092]
s21循环迭代以下步骤，当剩余量为一个单调函数时，迭代循环过程终止，并通过下式更新次声波原始信号：
[0093][0094]
式中，x(t)为次声波原始信号，isci为第i个isc分量，rn(t)为残余分量；
[0095]
s22执行迭代步骤ⅰ，当次声波原始信号的极大值和极小值满足限制策略ⅰ时，通过下式获得isc分量，并终止迭代步骤ⅰ；
[0096]
isci＝ii(t)
[0097]
式中，ii(t)为第i个剩余分量；
[0098]
s23将isci分量从次声波原始信号中剥离出来，并通过下式更新次声波原始信号：
[0099]
ui(t)＝x(t)-isci[0100]
x(t)＝ui(t)
[0101]
式中，ui(t)为第i个剩余量。
[0102]
应用中，迭代步骤ⅰ包括：
[0103]
s221通过下式获得基线信号点：
[0104][0105]
lk＝aak+(1-a)xk[0106]
式中，xk为次声波原始信号的第k个极值点，a为常量参数，实际应用时，a＝0.5，a
k+1
为极值点xk对应时刻tk的函数值，lk为极值点xk对应的基线信号点；
[0107]
s222利用matlab软件拟合所有基线信号点，获得次声波原始信号的均值曲线，即基线信号，并通过下式分离次声波原始信号中的基线信号，获得剩余分量：
[0108]ii
(t)＝x(t)-l(t)
[0109]
其中，l(t)为基线信号，x(t)为次声波原始信号。
[0110]
应用中，限制策略ⅰ包括：
[0111]
在次声波原始信号内，极大值为正，极小值为负，任意两个相邻的极大值与极小值之间呈严格单调性，并且，任意两个相邻的极大值点或极小值点连接获得的直线对应时刻t
k+1
的函数值满足下式：
[0112]
aa
k+1
+(1-a)x
k+1
＝0
[0113]
式中，x
k+1
为次声波原始信号的第k+1个极值点。
[0114]
实际应用时，a＝0.5时，a
k+1
与x
k+1
的比值保持不变。
[0115]
(二)获得高频部分组合的方法
[0116]
经lcd分解后的次声波原始信号中，有效信号处于高频部分，低频部分为噪声信号或虚假信号，通常去噪方法为直接去除低频部分。但在王蒙所研究的《基于多尺度分解的次声波信号特征的提取》中，以经验观察isc分量的波形以及对应的频谱来区分高频部分以及低频部分，该方法主观性强，误差较大。
[0117]
本实施例分别计算各相邻isc分量之间的互信息熵，并利用各互信息熵确定次声波原始信号的高频部分，以获得高频部分组合包括：
[0118]
s31通过下式计算各相邻isc分量之间的互信息熵：
[0119][0120]
式中，p(isc
i)
和p(isc
i+1
)为两个相邻isc分量的边缘概率分布，p(isci.,isc
i+1
)为两个相邻isc分量的联合概率分布；
[0121]
实际应用时，当相邻得两个isc分量相关或相互独立时，它们的互信息熵最小，数值为0，即两个isc分量之间不存在相同的信息；反之，当相邻得两个isc分量相互依赖程度越高时，互信息熵的值越大，即两个isc分量之间包含相同的信息越多。
[0122]
s32利用lcd对获取的次声波原始信号进行自适应分解，经过n次迭代，获得若干个isc分量和一个残余分量，随着迭代次数的增加，isc分量中包含高频信号逐渐减少，低频信号逐渐增加。即isc1中包含的高频有用信息最多且不含低频噪声信息，iscn中包含低频噪声信息最多且不含高频有用信息。因此，当计算每个相邻isc分量之间的互信息熵出现局部极小值时，说明相邻isc分量包含相同信息最少，即一个isc分量中包含高频有效信息而与其相邻的另一个isc分量中包含低频无用信息。
[0123]
本实施例利用互信息熵中的第一个局部极小值作为区分次声波原始信号的高频部分与低频部分的分界线，并通过下式获得高频部分组合：
[0124][0125]
式中，hcz(t)为高频部分组合，z为小于n的正整数，且isc
z-1
和iscz之间的互信息熵为第一个局部极小值，isc
z-1
为第z-1个isc分量，iscz为第z个isc分量。
[0126]
(三)高频部分组合校验的方法
[0127]
由于互信息熵是从空间角度对次声波原始信号筛选处理，而信号处理一般是从时间角度进行，因此需要利用相似性法从时间角度校验利用互信息熵对信号处理的有效性。
[0128]
由于有用信息存在于高频部分组合中，本实施例计算高频部分组合与次声波原始信号的相似系数，并根据相似系数从高频部分组合中提取有效特征分量，以获得有效特征信号及对应的有效时域波形图包括：
[0129]
s41通过下式逐一计算高频部分组合中各isc分量与次声波原始信号的相似系数：
[0130][0131]ri
＝cosiα
[0132]
式中，α为高频部分组合与次声波原始信号的夹角，ri为高频部分组合与次声波原始信号的相似系数；
[0133]
实际应用时，当α＝0
°
时，ri＝1，说明高频部分组合与次声波原始信号完全相同；当α＝90
°
时，ri＝0，说明高频部分组合与次声波原始信号不相关；
[0134]
s42规定当ri约接近1时，说明高频部分组合与次声波原始信号相关性越高；当ri属于[0,0.3]时，说明高频部分组合与次声波原始信号微相关；当ri属于[0.3,0.5]时，说明高频部分组合与次声波原始信号实相关；当ri属于[0.5,0.8]时，说明高频部分组合与次声波原始信号显著相关；当ri属于[0.8,1]时，说明高频部分组合与次声波原始信号高度相关。
[0135]
本实施例判断相似系数的大小：当相似系数大于0.5时，将高频部分组合中对应的isc分量记为有效特征分量；
[0136]
s43通过下式将各有效特征分量拟合为有效特征信号：
[0137]
xnew(t)＝[hc1,hc2，......，hcs]
[0138]
式中，xnew(t)为有效特征信号，hcs为有效特征分量；
[0139]
s44根据有效特征信号提取时域波形图中对应的波纹，获得有效时域波形图，完成
对次声波原始信号的去噪处理。
[0140]
(四)获得时域特征参数的方法
[0141]
利用有效时域波形图确定城市管道是否泄漏，若城市管道泄漏，则提取有效特征信号的平均峰值和均方幅值包括：
[0142]
s51若城市管道不泄漏，则有效时域波形图的波纹较为平缓有规律且无异常突变；若城市管道泄漏，则有效时域波形图的波纹具有较为明显的突变，因此利用有效时域波形图确定城市管道是否泄漏：若有效时域波形图的波纹平缓有规律且无异常突变，则确定城市管道不泄漏，否则，确定城市管道泄漏。
[0143]
s52当城市管道承受压力时，城市管道泄漏孔孔径会发生改变，此外，由于次声波原始信号是按时间顺序排列且相关的时域信号，则有效特征信号的幅值与峰值也会随之改变，因此，确定城市管道泄漏时，通过下式计算有效特征信号的平均峰值和均方幅值：
[0144][0145][0146]
式中，n为有效特征信号的长度，为有效特征信号的平均值，xam为平均峰值，xrms为均方幅值。
[0147]
实施例3：
[0148]
在实施例1或2的基础上，本实施例详细介绍了分析城市管道泄漏的孔径的方法。
[0149]
根据平均峰值、均方幅值以及预设的孔径函数分析城市管道泄漏的孔径包括：
[0150]
基于平均峰值和均方幅值，通过下式计算城市管道泄漏的孔径：
[0151][0152]
式中，f(x)为孔径函数，x为孔径，b
1-b5为孔径函数参数。
[0153]
实际应用时，根据泄漏孔孔径的大小，制定更为合理有效的抢修方案，减小由于泄漏带来的损失以及潜在危险。
[0154]
实施例4：
[0155]
在实施例1或2的基础上，本实施例详细介绍了分析城市管道泄漏的孔径的方法。
[0156]
根据平均峰值、均方幅值以及预设的孔径函数分析城市管道泄漏的孔径包括：
[0157]
基于平均峰值和均方幅值，通过下式计算城市管道泄漏的孔径：
[0158]
f(x)＝xrms＝b1x4+b2x3+b3x2+b4x+b5[0159]
式中，f(x)为孔径函数，x为孔径，b
1-b5为孔径函数参数。
[0160]
实施例5：
[0161]
在实施例1或2的基础上，本实施例详细介绍了分析城市管道泄漏的孔径的方法。
[0162]
根据平均峰值、均方幅值以及预设的孔径函数分析城市管道泄漏的孔径包括：
[0163]
基于平均峰值和均方幅值，通过下式计算城市管道泄漏的孔径：
[0164]
f(x)＝x
am
＝b1x4+b2x3+b3x2+b4x+b5[0165]
式中，f(x)为孔径函数，x为孔径，b
1-b5为孔径函数参数。
[0166]
应用中，利用matlab软件拟合实施例3-5中记载的孔径函数的参数以计算泄漏孔孔径，发现matlab软件对实施例3记载的孔径函数的参数拟合效果最优。
[0167]
实施例6
[0168]
在实施例1-3的基础上，本实施例详细介绍了分析城市管道泄漏的孔径的方法。
[0169]
参考图2，本实施例使用的实验装置包括埋地非金属城市管道及相关仪器仪表。其中，仪器仪表包括压力传感器、球阀、气泵、涡轮流量计、计算机、数字化网络传输仪器以及次声波采传感器等；埋地非金属城市管道包括u型主管道以及两条支路管道，u型主管道和支路管道上分别开设泄漏孔，所述泄漏孔孔径可调节，本实施例在压力工况为0.3mpa的情况下，分别仿真泄漏孔孔径为1mm、2mm、3mm以及4mm的城市管道。
[0170]
图3为泄漏孔孔径4mm的城市管道的时域波形图，由于实验仪器以及实验场地造成的噪声等因素，时域波形图的波形杂乱，并不能从时域波形图中观察出明显的特征，从而判断城市管道是否存在泄漏状况。
[0171]
因此，本实施例通过以下步骤分析泄漏孔孔径为4mm的城市管道的次声波原始信号样本数据及对应的时域波形图。
[0172]
首先，利用lcd对获取的次声波原始信号进行自适应分解，获得8个isc分量和一个残余分量，参考图4。
[0173]
然后，分别计算各相邻isc分量之间的互信息熵，详见表1，并利用各互信息熵确定次声波原始信号的高频部分，以获得高频部分组合。
[0174]
应用时，从表1可知，isc
34
和isc
56
都为局部极小值点，但根据isc分量的顺序，isc
34
为第一个局部极小值点，因此isc4为次声波原始信号的高低频部分的分界点，故保留高频信号分量isc1，isc2，isc3，isc4，去除低频信号分量isc5，isc6，isc7，isc8，则获得高频部分组合hc4(t)＝isc1+isc2+isc3+isc4。
[0175]
表1相邻isc分量间的互信息熵值
[0176][0177]
接着，计算高频部分组合与次声波原始信号的相似系数，并根据相似系数从高频部分组合中提取有效特征分量，以获得有效特征信号及对应的有效时域波形图。
[0178]
应用中，通过下式计算相似系数：
[0179][0180]
由于相似系数大于0.5，将高频部分组合中对应的isc分量记为有效特征分量，则有效特征信号x
new
(t)＝[isc1,isc2，isc3，isc4]，对应的有效时域波形图如图5所示。
[0181]
然后，利用有效时域波形图确定城市管道是否泄漏，从图5中可以看出，在1800s左右时，波形出现了明显的突变，说明该城市管道存在泄漏状况，因此，通过下式计算有效特征信号的平均峰值和均方幅值，详见表2：
[0182][0183][0184]
表2压力0.3mpa下不同孔径的特征参数
[0185][0186]
最后，根据平均峰值、均方幅值以及下列的孔径函数分析城市管道泄漏的孔径，详见表3，其中孔径函数的参数利用matlab软件拟合：
[0187][0188]
表3不同泄漏孔孔径识别情况
[0189][0190]
实际应用时，利用和方差和拟合优度确定孔径函数中参数的准确度。其中，和方差sse是拟合数据和原始数据对应点的误差的平方和，值越趋向0时说明拟合效果越好；拟合优度r-square是通过数据的变化来表征一个拟合的好坏，拟合优度的取值范围为[0,1]，该值越趋向1时拟合效果越好。从图6中可以获得和方差sse为0.46，拟合优度r-square为0.8892，说明孔径函数的参数拟合效果较好。
[0191]
本领域内的技术人员应明白，本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0192]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程
图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0193]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0194]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0195]
以上结合附图对本发明的实施例进行了描述，但是本发明并不局限于上述的具体实施方式，上述的具体实施方式仅仅是示意性的，而不是限制性的，本领域的普通技术人员在本发明的启示下，在不脱离本发明宗旨和权利要求所保护的范围情况下，还可做出很多形式，这些均属于本发明的保护之内。

技术特征：

1.一种基于lcd的城市管道泄漏分析方法，其特征在于，包括以下步骤：获取城市管道的次声波原始信号样本数据及对应的时域波形图；利用lcd对获取的次声波原始信号进行自适应分解，获得若干个isc分量和一个残余分量；分别计算各相邻isc分量之间的互信息熵，并利用各互信息熵确定次声波原始信号的高频部分，以获得高频部分组合；计算高频部分组合与次声波原始信号的相似系数，并根据相似系数从高频部分组合中提取有效特征分量，以获得有效特征信号及对应的有效时域波形图；利用有效时域波形图确定城市管道是否泄漏，若城市管道泄漏，则提取有效特征信号的平均峰值和均方幅值，并根据平均峰值、均方幅值以及预设的孔径函数分析城市管道泄漏的孔径。2.根据权利要求1所述的基于lcd的城市管道泄漏分析方法，其特征在于，所述利用lcd对获取的次声波原始信号进行自适应分解，获得若干个isc分量和一个残余分量包括：循环迭代以下步骤，当剩余量为一个单调函数时，迭代循环过程终止，并通过下式更新次声波原始信号：式中，x(t)为次声波原始信号，isc
i
为第i个isc分量，r
n
(t)为残余分量；执行迭代步骤ⅰ，当次声波原始信号的极大值和极小值满足限制策略ⅰ时，通过下式获得isc分量，并终止迭代步骤ⅰ：isc
i
＝i
i
(t)式中，ii(t)为第i个剩余分量；将isc
i
分量从次声波原始信号中剥离出来，并通过下式更新次声波原始信号：u
i
(t)＝x(t)-isc
i
x(t)＝u
i
(t)式中，ui(t)为第i个剩余量。3.根据权利要求2所述的基于lcd的城市管道泄漏分析方法，其特征在于，所述迭代步骤ⅰ包括：通过下式获得基线信号点：l
k
＝aa
k
+(1-a)x
k
式中，x
k
为次声波原始信号的第k个极值点，a为常量参数，a
k+1
为极值点x
k
对应时刻t
k
的函数值，l
k
为极值点x
k
对应的基线信号点；利用matlab软件拟合所有基线信号点，获得次声波原始信号的基线信号，并通过下式分离次声波原始信号中的基线信号，获得剩余分量：i
i
(t)＝x(t)-l(t)其中，l(t)为基线信号，x(t)为次声波原始信号。4.根据权利要求2所述的基于lcd的城市管道泄漏分析方法，其特征在于，所述限制策
略ⅰ包括：在次声波原始信号内，极大值为正，极小值为负，任意两个相邻的极大值与极小值之间呈严格单调性，并且，任意两个相邻的极大值点或极小值点连接获得的直线对应时刻t
k+1
的函数值满足下式：aa
k+1
+(1-a)x
k+1
＝0式中，x
k+1
为次声波原始信号的第k+1个极值点。5.根据权利要求1所述的基于lcd的城市管道泄漏分析方法，其特征在于，所述分别计算各相邻isc分量之间的互信息熵，并利用各互信息熵确定次声波原始信号的高频部分，以获得高频部分组合包括：通过下式计算各相邻isc分量之间的互信息熵：式中，p(isc
i)
和p(isc
i+1
)为两个相邻isc分量的边缘概率分布，p(isc
i.
,isc
i+1
)为两个相邻isc分量的联合概率分布；利用互信息熵中的第一个局部极小值作为区分次声波原始信号的高频部分与低频部分的分界线，并通过下式获得高频部分组合：式中，hc
z
(t)为高频部分组合，z为小于n的正整数，且isc
z-1
和isc
z
之间的互信息熵为第一个局部极小值，isc
z-1
为第z-1个isc分量，isc
z
为第z个isc分量。6.根据权利要求1所述的一种基于改进lcd的城市管道泄漏方法，其特征在于，所述计算高频部分组合与次声波原始信号的相似系数，并根据相似系数从高频部分组合中提取有效特征分量，以获得有效特征信号及对应的有效时域波形图包括：通过下式逐一计算高频部分组合中各isc分量与次声波原始信号的相似系数：r
i
＝cos
i
α式中，α为高频部分组合与次声波原始信号的夹角，r
i
为高频部分组合与次声波原始信号的相似系数；判断相似系数的大小：当相似系数大于0.5时，将高频部分组合中对应的isc分量记为有效特征分量；通过下式将各有效特征分量拟合为有效特征信号：xnew(t)＝[hc1,hc2，......，hc
s
]式中，xnew(t)为有效特征信号，hc
s
为有效特征分量；根据有效特征信号提取时域波形图中对应的波纹，获得有效时域波形图。7.根据权利要求1所述的一种基于改进lcd的城市管道泄漏方法，其特征在于，所述利
用有效时域波形图确定城市管道是否泄漏，若城市管道泄漏，则提取有效特征信号的平均峰值和均方幅值包括：利用有效时域波形图确定城市管道是否泄漏：若有效时域波形图的波纹平缓有规律且无异常突变时，则确定城市管道不泄漏，否则，确定城市管道泄漏，则通过下式计算有效特征信号的平均峰值和均方幅值：征信号的平均峰值和均方幅值：式中，n为有效特征信号的长度，为有效特征信号的平均值，xam为平均峰值，xrms为均方幅值。8.根据权利要求7所述的一种基于改进lcd的城市管道泄漏方法，其特征在于，所述根据平均峰值、均方幅值以及预设的孔径函数分析城市管道泄漏的孔径包括：基于平均峰值和均方幅值，通过下式计算城市管道泄漏的孔径：式中，f(x)为孔径函数，x为孔径，b
1-b5为孔径函数参数。9.根据权利要求7所述的一种基于改进lcd的城市管道泄漏方法，其特征在于，所述根据平均峰值、均方幅值以及预设的孔径函数分析城市管道泄漏的孔径包括：基于平均峰值和均方幅值，通过下式计算城市管道泄漏的孔径：f(x)＝xrms＝b1x4+b2x3+b3x2+b4x+b5式中，f(x)为孔径函数，x为孔径，b
1-b5为孔径函数参数。10.根据权利要求7所述的一种基于改进lcd的城市管道泄漏方法，其特征在于，所述根据平均峰值、均方幅值以及预设的孔径函数分析城市管道泄漏的孔径包括：基于平均峰值和均方幅值，通过下式计算城市管道泄漏的孔径：f(x)＝x
am
＝b1x4+b2x3+b3x2+b4x+b5式中，f(x)为孔径函数，x为孔径，b
1-b5为孔径函数参数。

技术总结

本发明公开了一种基于LCD的城市管道泄漏分析方法,包括获取城市管道的次声波原始信号样本数据及对应的时域波形图；利用LCD对获取的次声波原始信号进行自适应分解，获得ISC分量和残余分量；计算各相邻ISC分量之间的互信息熵，并利用各互信息熵确定次声波原始信号的高频部分组合；计算高频部分组合与次声波原始信号的相似系数，并根据相似系数获得有效特征信号及对应的有效时域波形图；利用有效时域波形图确定城市管道是否泄漏，若城市管道泄漏，则根据有效特征信号的平均峰值、均方幅值以及预设的孔径函数分析城市管道泄漏的孔径。本发明能够利用有效时域波形图确定城市管道是否泄漏，并分析城市管道泄漏的孔径，为制定抢修方案提供数据基础。方案提供数据基础。