音波管道泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)需要解決的核心難點(diǎn)是既需要靈敏的檢測(cè)到由于微小泄漏引起的微弱音波信號(hào)，同時(shí)也需要區(qū)分泄漏引起的音波和管道日常運(yùn)行中的背景噪聲以及操作干擾，避免干擾信號(hào)引起的誤報(bào)警。因此，管道泄漏監(jiān)測(cè)問(wèn)題可以歸結(jié)為模式識(shí)別問(wèn)題：如何有效的建立泄漏音波信號(hào)及各種干擾信號(hào)的模型？如何從實(shí)時(shí)識(shí)別出泄漏音波？
為了提高系統(tǒng)靈敏度，降低由于干擾噪聲引起的誤報(bào)，音波管道泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采用先進(jìn)的傳感器技術(shù)及前端處理技術(shù)以獲取高質(zhì)量的音波信號(hào)、領(lǐng)先的信號(hào)處理技術(shù)抑制背景噪聲和操作干擾、先進(jìn)的人工智能技術(shù)和模式識(shí)別技術(shù)以準(zhǔn)確的識(shí)別微小泄漏音波同時(shí)拒絕各種干擾音波信號(hào)。
傳感器及前端處理模塊：
主要作用是實(shí)時(shí)將管道中的音波信號(hào)轉(zhuǎn)換為電訊號(hào)，并傳輸?shù)揭舨ü艿佬孤┍O(jiān)測(cè)系統(tǒng)信號(hào)采集處理終端。在微小泄漏孔徑的情況下，音波管道泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)信號(hào)采集處理終端采用定制的傳感器，有效的解決了微弱信號(hào)的捕捉、放大和噪聲抑制問(wèn)題。
音波信號(hào)處理：
管道背景噪聲影響泄漏音波信號(hào)質(zhì)量。在嚴(yán)重的情況下，管道泄漏音波信號(hào)將完全被噪聲淹沒(méi)。音波管道泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采用先進(jìn)的背景噪聲功率譜估計(jì)算法，有效地估計(jì)管道運(yùn)行過(guò)程中的平穩(wěn)和非平穩(wěn)背景噪聲，然后利用維納濾波器抑制背景噪聲。
管道分輸?shù)炔僮鞲蓴_噪聲特點(diǎn)接近泄漏音波信號(hào)，音波管道泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采用主傳感器獲取主信號(hào)，同時(shí)采用多個(gè)傳感器采集參考干擾信號(hào)，利用自適應(yīng)濾波器濾除干擾噪聲。
基于HMM模型的實(shí)時(shí)識(shí)別器及快速自適應(yīng)訓(xùn)練：
音波管道泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)選擇不同頻帶的低頻音波能量作為特征向量。波形特征向量經(jīng)過(guò)能量壓縮、信息壓縮之后，作為實(shí)時(shí)識(shí)別器的輸入。
音波管道泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采用了基于HMM（Hidden Markov Model）模型的識(shí)別器實(shí)時(shí)處理并甄別管道的運(yùn)行狀態(tài)。采用HMM模型來(lái)描述泄漏音波及各種干擾信號(hào)模型，解決了HMM模型建立、模型訓(xùn)練、實(shí)時(shí)識(shí)別以及在嵌入式系統(tǒng)上的識(shí)別器優(yōu)化等一系列問(wèn)題，從而有效地識(shí)別出泄漏音波信號(hào)及干擾信號(hào)。
實(shí)際管道的運(yùn)行狀況千差萬(wàn)別，壓力、溫度、流體特性以及背景噪聲都各不相同，準(zhǔn)確快速地適應(yīng)調(diào)整識(shí)別模型將進(jìn)一步提高識(shí)別系統(tǒng)的性能。音波管道泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采用先進(jìn)的快速適應(yīng)性訓(xùn)練技術(shù)對(duì)原始模型進(jìn)行訓(xùn)練。經(jīng)過(guò)現(xiàn)場(chǎng)快速適應(yīng)訓(xùn)練之后，實(shí)時(shí)識(shí)別器的HMM模型能夠更好的適應(yīng)管道的現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行狀況，從而進(jìn)一步提高識(shí)別精度。
開(kāi)放式、模塊化軟硬件架構(gòu)：
與一些采用專(zhuān)用軟硬件管道泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)相比，音波管道泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)采用貝加萊開(kāi)放式的軟硬件系統(tǒng)架構(gòu)。同時(shí)，軟硬件系統(tǒng)都采用模塊化的結(jié)構(gòu)，便于系統(tǒng)維護(hù)和升級(jí)，也有利于音波管道泄漏監(jiān)測(cè)系統(tǒng)性能的進(jìn)一步提升。
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