申请/专利权人：重庆邮电大学

申请日：2021-10-09

公开（公告）日：2024-02-13

公开（公告）号：CN113864665B

主分类号：G06F17/15

分类号：G06F17/15

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.02.13#授权;2022.01.21#实质审查的生效;2021.12.31#公开

摘要：本发明涉及一种基于自适应ICA和改进的RLS滤波器的流体管道泄漏定位方法，属于管道泄漏检测领域。该方法包括：采用自适应CEEMDAN算法将采集到的泄漏振动信号分解为有限个IMF分量，通过计算各分量与其对应泄漏振动信号的欧氏距离滤除不相关的IMF分量，并利用筛选得到的IMF分量构造ICA中的观测信号矩阵，通过自适应ICA的最大似然估计将实时泄漏振动信号与管道的脉冲响应卷积进行强去相关和分离，得到源泄漏振动信号；利用TOPSIS算法自适应确定RLS滤波器的滤波阶数和遗忘因子；最后利用优化后的RLS滤波器对源泄漏振动信号的时延进行迭代计算，从而实现管道泄漏的定位。

主权项：1.一种基于自适应ICA和改进的RLS滤波器的流体管道泄漏定位方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1：获取流体管道的泄漏振动信号；S2：采用自适应噪声完备经验模态分解Completeensembleempiricalmodedecompositionwithadaptivenoise，CEEMDAN算法将采集到的泄漏振动信号分解为有限个IMF分量，通过计算各分量与其对应泄漏振动信号的欧氏距离滤除不相关的IMF分量，并利用筛选得到的IMF分量构造独立成分分析Independentcomponentanalysis，ICA中的观测信号矩阵，通过基于自适应ICA的最大似然估计方法将实时泄漏振动信号与管道的脉冲响应卷积进行强去相关和分离，提取得到源泄漏振动信号；步骤S2中，采用的基于自适应ICA的最大似然估计方法，具体包括以下步骤：S211：假设源信号有概率密度函数ps，则观测信号的联合分布函数表示为： 其中，W＝A-1，|W|是W的行列式，W是由观测矩阵X估计出的分离矩阵，A为混合矩阵，S为源信号矩阵，pi是独立成分分量的密度；由于概率密度函数是由累积分布函数求导得到，在满足所求累积分布函数是单调递增且值域在[0,1]范围性质的前提下，选取sigmoid函数作为累积分布函数gs＝11+e-s，对其求导则确定ps＝g′s；S212：对于各模态分量构造的观测信号Xt，有对数似然函数： 其中，T'为独立同分布观测数据的样本数；然后，对似然函数LW做最大化处理，获得关于W的最佳估计；其中，最大化处理采用的是梯度下降法，将式16对W求导，结果如下所示： 当迭代出分离矩阵W时，得到S＝WX，从而还原出无管道脉冲响应的独立源信号，再对其进行ICA逆变换并累加，最后得到无管道脉冲响应的源泄漏振动信号z1t和z2t；S3：利用TOPSIS算法自适应确定RLS滤波器的滤波阶数和遗忘因子，从而优化RLS滤波器的收敛速度和跟踪性能；具体包括以下步骤：S31：构建决策矩阵：将收敛速度、均方偏差和失调量对参数滤波阶数的贡献值定义为决策矩阵；S32：构造规范矩阵：对决策矩阵进行归一化处理，得到规范矩阵Z；S33：构造加权矩阵：进一步确定各个量化评估指标的权重系数，并对步骤S32中的规范矩阵Z进行加权，得到加权矩阵Z*；S34：寻找最优、最劣方案：最优方案由Z*中每列元素的最大值构成，最劣方案由Z*中每列元素的最小值构成；S35：确定最优解集：利用欧氏距离计算评估指标对最优、最劣方案的距离，并进一步得到不同参数值设置的相对接近程度作为参数的综合评估值，以确定参数的最优值；S4：利用优化后的RLS滤波器对源泄漏振动信号的时延进行迭代计算，从而实现管道泄漏的定位。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 重庆邮电大学 基于自适应ICA和改进的RLS滤波器的流体管道泄漏定位方法

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