供水管道泄漏信号处理与定位系统设计

李忠虎，刘一波，郑欣欣，肖俊生

（内蒙古科技大学 信息工程学院，包头 014010）

随着计算机的高速发展，美国国家仪器公司NI（National Instruments），提出了虚拟测量仪器概念，引发了传统仪器领域的一场重大变革，使得计算机技术和网络技术得以长驱直入仪器领域，和仪器技术结合起来，从而开创了“软件即是仪器”的先河。使得虚拟仪器技术的应用日益广泛[1]。

LabVIEW是实验室虚拟仪器集成环境的简称。它是一种基于G语言的32位图形化编程语言，同时也是应用最广泛、发展最快、功能最强的图形化软件开发环境。供水管道泄漏信号数据采集属于微弱信号检测。主要目的是在强噪声背景下提取微弱的有用信号，这就要求传感器有很大的灵敏度能感受微弱信号的变化。

②咏物言志类。据笔者统计，《卜算子》中虽没有写尽繁花，但所写之花的种类也不在少数，达11种之多。其中，写梅的作品便有37首，其中姜夔有咏梅八首。另直接标有“咏梅”题目者，有陆游与朱淑真。在我国的传统文化中，梅的凌寒独放、坚守本心为众多读书人所敬仰。陆游的《咏梅》即是如此，上阕写尽梅花遭受的苦难，下阕借梅花吐露自己心中的愁绪——“无意苦争春”。

因为微弱信号和强噪声干扰叠加在一起，所以在信号处理过程中就要用到小波去噪、傅里叶分析等，把这些软件程序都集中在LabVIEW开发环境下实现。其优点是：根据需要灵活定义仪器功能；可以多种方式显示采集数据、对硬件的要求比较低、与其他仪器设备连接容易实现、有强大的图形用户界面，可以实时分析和处理[2]。

1 虚拟仪器测量系统结构

以NI公司的LabVIEW2012作为开发平台，辅以NI公司的PXI-6143同步数据采集卡作为硬件来实现该测试系统的设计。该板卡有8路同步数据采集模拟输入通道，可以实现单、多通道的模拟信号采集，同时完成对信号的分析与处理。该测试系统的核心是可以在前面完成数据的同步采集、中期进行数据的同步分析和处理以及最终实现数据或者波形的同步输出。虚拟仪器测量系统的结构框图如图1所示。

六是移民迁安工作和谐高效。移民后续帮扶深入开展，“下基层、解民忧、办实事”活动在中央电视台新闻联播专题报道。移民村社会管理创新工作深入推进，384个重点移民村的管理创新全面实施，中央电视台、中央人民广播电台分别进行了专题报道。移民后期扶持项目计划投资17.7亿元，各项工作进展顺利。

图1 虚拟仪器测量系统结构框图Fig.1 Virtual instrument measurement system structure diagram

2 系统方案设计

实际测量系统不可避免地会涉及到数据存储和管理问题，一般需要进行数据库操作。该程序设计主要是为操作人员进行数据分析和处理以及对泄漏历史数据的查询。在查询模块中，主要利用LabSQL完成对泄漏信号的添加、修改以及历史信息的查询功能[7]。管道泄漏查询如表1所示。

Mulligan动态松动术与Maitland关节松动术的不同：动态松动术强调患者在自然负重体位下，通过治疗师的被动辅助，做无痛范围内的主动运动，达到维持并扩大关节活动范围的技术[10]；关节松动术是通过徒手的被动运动，治疗师选择不同振幅、不同速度的手法，达到改善关节运动障碍或减轻关节疼痛的治疗方法。Mulligan动态松动术与Kaltenborn Concept的不同：Kaltenborn在凹凸定律中进行持续性的滑动，Mulligan在此基础上加上关节主动运动。Mulligan就是患者的主动活动和治疗者的被动活动的联合运动[1]。

2.1 系统主界面设计

系统主界面包括进行泄漏检测最基本的参数设置和信号处理单元。参数设置完成对管道参数的基本设置；小波去噪和时频分析是对采集到的泄漏信号进行分析和处理；数据存储和查询是对历史数据管理与回放查询；互相关是最后的漏点定位。系统主界面如图2所示[3]。

（2）优化商品的营销策略，通过对用户对电子商务平台Web页面的访问，采集用户各类评价数据，进行挖掘分析。可以充分了解用户在使用商品后的真切感受，从而优化商品营销的策略。针对不同的产品进行制定不同的营销策略，利用数据挖掘技术实现不同的产品优惠、各类型促销活动的策略方针，实现商品销售利润的最大化。

图2 数据采集程序框图Fig.2 Block diagram of data acquisition program

2.2 小波去噪程序设计

在实际的供水管道泄漏检测中，声发射传感器SR10采集到的泄漏信号往往包含其他成分，例如低频谐波干扰和高频噪声、外部硬件电路的影响、电机震动等。本文专门设置了小波去噪程序，它的处理过程可分为3个步骤：1）小波分解：选择适合供水管道泄漏的小波并确定它的分解层数，进行分解计算；2）小波分解的高频噪声系数阈值量化：对各个分解尺度下的高频系数选择一个合适的阈值进行量化处理；3）小波重构：对最低层的低频系数和各个层数的高频系数进行小波重构。使小波去噪尽可能地降低低频谐波干扰和高频噪声。小波去噪波形如图3所示[4]。

图3 小波去噪处理波形Fig.3 Waveform of wavelet denoising processing

2）译码单元：对AHB-Lite下发的地址和数据进行译码，并分派给相关的寄存器；将控制单元的处理的结果送回总线；译码单元包括数据输入寄存器和控制寄存器，控制寄存器主要控制加速核的工作模式和标志起始工作状态。

2.3 时频分析程序设计

全面落实党对机构编制工作的集中统一领导，精干设置各级政府部门及其内设机构，科学配置权力，减少机构数量，简化中间层次，推行扁平化管理，形成自上而下的高效率组织体系。

在传统的信号处理过程中，时域和频域分析法是观察信号幅值和频率的2种方式。它们之间是通过傅里叶变换来实现的。时域和频域的优点在于从整体上观察信号的时间、幅值和频率的分布情况。而它们的缺点在于缺乏局部性信息，不能完全揭示幅值、频率分量在同一幅图中随时间变化的情况[5]。因此，为了改善传统的傅氏变换不能满足局部性的信息，提出了全局性转变为局部性的说法，即用时间和频率的联合函数来表征信号，这就是时频分析法。它的优点在于将时间、频率进行了局部化，通过时间轴和频率轴2个坐标轴组成的时频分析图，可推测出全部信号在局部时域图内的频率分布和组成，或者可得出全部信号的频率带在时间轴上的分布、排列情况。时频分析程序如图4所示。

图3是在实验室搭建的3层管道泄漏信号处理系统采集到的波形，首端和末端是在打开2个漏点采集到的原始波形，从原始波形图中可以看出泄漏信号包含很多谐波干扰、高频噪声和环境噪声等。从去噪的结果图中可以看出，小波去噪能有效地消除干扰和噪声，并且很好地恢复原始信号波形，达到了预期去除噪声的目的。因此，在实际管道泄漏信号处理过程中运用小波去噪处理信号是可行的。

图4 时频分析程序框图Fig.4 Time frequency analysis program diagram

从时频分析图中可以看出，原始波形图经过小波去噪再经过傅里叶变换后的频率主要集中在500 Hz～1000 Hz之间，大约是在750 Hz左右，而经过查询得知，泄漏信号的频率大部分集中在50 Hz～2000 Hz的范围内，说明实验室搭建的管道泄漏系统比较符合实际要求。

为了在实验室验证真实的管道泄漏信号的频率与干扰大小的关系，人为制造了比较大的噪声，得到的时域图和频域图分别如图5和图6所示。

图5 有噪声的振动信号时域图Fig.5 Graphs the vibration signal noise

图6 有噪声的振动信号频域图Fig.6 Vibration frequency of the signal noise

该泄漏历史查询表格是在满足 “采集人=刘一波”的情况下查到的管道泄漏情况，它的泄漏位置是距离首端传感器的距离。经过程序检测到的泄漏位置与实际漏点位置误差不大，满足实际要求。

2.4 数据存储和查询程序设计

数据采集和信号处理系统以LabVIEW2012为软件设计平台，由同步数据采集卡PXI-6143和计算机组成。在供水管道上采集到的实时泄漏信号数据，直接通过数据采集卡传入到计算机，计算机对传入进来的数据进行小波去噪、时域与频域分析处理、显示，并保存处理结果。该系统提供了良好的人机交互界面，主要包括3部分：1）数据采集界面，工作人员可以实时地在该面板上设置系统的采样率和采样点数；2）小波去噪窗口，用户可以在该面板上看到去噪后波形，同时可以设置信号频率、截止频率和阶数；3）数据处理窗口，在该窗口上可以看到相关的数据处理波形。

表1 泄漏查询表Tab.1 Leakage of the query table

从时域图和频域图可以得出结论，当有瞬时的干扰噪声出现时（0.7 s）泄漏信号的幅值出现了明显的波动，幅值突然增加到1附近，说明波形不平稳，而在频域图（0.7 s）中，频率同样也出现了瞬时突变。综合上述2幅图说明，在有大的干扰噪声存在时，供水管道泄漏信号表现出不平稳的波形，说明外界干扰噪声是一种波动的干扰噪声，会引起管道泄漏信号的波动[6]。

3 互相关处理结果分析

信号的相关性是指某一个信号在2个不同时刻或者2个信号在同一时刻的近似程度。相关性大体分为自相关和互相关2种，自相关是测试信号中是否含有周期性或者从随机信号中提取被淹没的周期信号，以实现信号的提取与识别。互相关是测试2个信号的相关延时时间。本文主要利用互相关，同时结合下位机及相关算法对泄漏位置进行相关定位[7]。互相关分析图如图7所示。

为了验证互相关定位系统的准确性，笔者进行了多次实验，每一次采样频率都设置为4000 Hz，采样点数设置为10000个。图7为一次数据采集在经过小波去噪、时频分析等信号处理后，进行的互相关预算结果，首端和末端分别对应传感器所检测的波形。

图7 互相关分析图Fig.7 Correlation analysis chart

财务风险是企业经营活动中经常面临的问题，因此，为了提高国有企业经营能力，减少资金成本的流失，就应重视企业自身财务风险防范能力的提高，以此来减少风险问题的出现和对企业造成的影响。在进行企业的财务风险防范时，可以从以下几方面进行考虑：

在泄漏检测实验中，通过安装在管道两端的传感器来获取泄漏信号。从图7中可以看出，首端传感器到达时间比末端传感器到达时间要早5.5 ms，因此互相关的时延估计值为负数。实验室采用的管道内径为90 mm的钢管道和内径为90 mm的PVC管道，2个传感器相距21 m，根据互相关定位方法，传感器1和传感器2接收到的泄漏信号分别为

那么，2个泄漏信号的相关函数为

设泄漏信号的周期为T0=2π/ω0，那么将式带入后可得

2路信号的相关函数可以认为是由1个参数和1个sinc函数的乘积组成。所以当式（4）成立时τm＝（rA-rB）/v，两泄漏信号的最大相关延时，即相关函数峰值出现的时间，τm正负代表泄漏点距离哪个传感器更近，如果τm为正值，表示漏点距离首端较近，漏点与首端传感器的距离为rA=rB-τmv

2个传感器之间的距离可以直接测量获得，设两传感器间的距离为L，并设rA=L，则有rB=L-L1，将其带入式可得漏点与传感器1的距离为

所以可以计算出漏点距离首端传感器的距离为D=7.1 m，实际检测中漏点距离首端传感器的距离为7.6 m，误差不大。定位结果表明基于时延估计的互相关分析法具有较高的准确性，误差大部分都能控制在3%以内，基本满足了实际工程的需要。表2给出了多次测量的互相关实验结果和实际的漏点位置对比情况。

表2 泄漏检测多次实验结果和真实对比Tab.2 Leak detection experiments results and real contrast

从表2中也可以看出，互相关定位法具有较高的应用价值。影响测量误差的主要因素包括波的传播速度、传感器灵敏度和噪声等。总的来说，基于时延估计的互相关定位法能够准确地定位漏点位置。

4 结语

文章以LabVIEW为开发平台，配合PXI-6143数据采集卡，开发了操作简单、界面友好的供水管道泄漏信号数据采集和信号处理系统。该系统包括数据采集、信号分析、互相关定位等技术。完成了对泄漏信号的波形显示、滤除噪声、相关分析等。本文设计的测试测量系统充分体现了虚拟技术和Lab-VIEW软件开发平台在信号采集和处理中的强大功能，在一定程度上缩短了管道泄漏检测系统的开发周期并降低了开发成本。同时该系统可广泛应用于测试测量领域，完成对信号的实时采集和处理，具有重要的实用价值。

[1]姚丽，刘东东.基于LabVIEW的数据采集与信号处理系统设计[J].电子科技，2012，25（5）：79-81.

[2]张望，于清旭.基于LabVIEW的CO激光器控制系统[J].计算机测量与控制，2007，15（5）：629-631.

[3]杨乐平，李海涛，杨磊.LabVIEW程序设计与应用[M].2版.北京：电子工业出版社，2005.

[4]李忠虎，郭卓芳.供水管道泄漏检测与定位技术应用研究[J].化工自动化及仪表，2012，38（4）：388-391.

[5]石川，张琳娜，刘武发.基于LabVIEW的数据采集与信号处理系统的设计[J].机械设计与制造，2009（5）：21-23.

[6]刘永波，郑龙江.城市供水管网泄漏检测定位系统研究[D].秦皇岛：燕山大学，2012.

[7]李忠虎，郭卓芳，梁德治.基于相关分析法的供水管道漏点定位技术研究[J].工业计量，2011，21（3）：457-458.