第30卷第1期 2017年1月
传感技术学报
CHINESE JOURNAL OF SENSORS AND ACTUATORS
Vol. 30No. 1 Jan.2017
SVD-NMFBasedDenoisingAlgorithmforPipelineLeakSignal
XIAONan,LIJian,XIAOQiyang
( State Aey Labonafory of Precision Measuring Technology and Instruments, Tienjuin Uninersity, Tianjin 300072, China
Abstract : In the pipeline leak detection, noise in pressure signals decrease the location accuracy of traditional cross-correlation method. The traditional denoising algorithm cannot adapt to environment, and the effect is not good Therefore,a denoising algorithm for pipeline leakage signal based on nonnegative matrix factorization ( NMF) combined with singular value decomposition( SVD) is proposed. The leak signals are decomposed by singular value on aoe snen are a ae ea n a n aa factorize the original signals and denoised signals are obtained. The time delay is calculated by cross-correlation method , and the leak location is accomplished with the combination of the stress wave velocity. Experimental results show that the SVD-NMF algorithm can reduce the number of iterations and enhance the speed of denoising signifi-
cantly. In the application of leak detection,the algorithm can remove noise and improve the location accuracy. Key words : pipeline leak location ; NMF;SVD ; cross-correlation ; negative pressure wave
EEACC:7220
doi:10.3969/j.issn.10041699.2017.01.019
采用SVD-NMF的管道泄漏信号去噪算法
肖楠，李健，肖启阳
（天津大学精密测试技术与仪器国家重点实验室，天津300072）
摘要：在管道漏检测中，压力信号中的噪声干扰会降低传统互相关法的定位精度。传统的去噪算法对环境的适应性差，去噪效果不理想。为此，提出了种奇异值分解SVD(SingularValue Decomposition）与非负矩阵分解NMF（NonnegativeMatrix Factorization)相结合的管道泄漏信号去噪算法。该方法首先通过奇异值分解确定非负矩阵分解的阶数并对其初始化；然后，采用改进的非负矩阵分解算法对原信号进行选代分解，获得去噪信号；最后，对去噪信号进行处理后通过互相关计算时延，并结合泄漏信号的传播速度实现漏定位。大量实验结果表明，SVD-NMF算法能够显著降低选代次数，提高去噪速度；同时在泄漏检测中，能够达到去除噪声干扰，提高定位精度的目的。
关键词：管道泄漏定位；非负矩阵分解（NMF）；奇异值分解(SVD）；互相关；负压波
中图分类号：TN911.72
文献标识码：A
管道运输已成为现代工业和国民经济的命脉，在运输气体、液体等方面具有重要作用。随着管网的迅速发展，由于管道考化、腐蚀、第三方破坏等原因导致的泄漏事故频繁发生，造成资源浪费和环境污染的同时，也存在着安全隐患。因此，对管道泄漏进行精确定位具有重要意义[1-2]
基于负压波的泄漏检测法由于其施工量小、成
本低、维护方使、检测距离远等优点，在国内外长输管道泄漏检测领域获得广泛应用[3-4]。然而传感器采集的实际信号中包含噪声，导致时延计算不准确，降低泄漏定位精度。因此，增强泄漏信号，抑制压力信号中的噪声，提高信噪比，成为精确判断和定位泄
收稿日期：2016-06-23
修改日期：2016-09-07
文章编号：1004-1699(2017)01-0101-08
漏的关键。目前，负压波信号处理技术存在两大难题：负压波信号的微弱性和干扰噪声的多样性[5] 因此需采用合适的算法去除噪声干扰。
近年来，针对管道压力信号去噪，国内外学者进行了许多研究：2007年，路炜[6]等利用信号的互谱相位谱和相关系数估计泄漏信号的频率范围，对信号进行滤波，提高信噪比；2012年，文玉梅[刀等根据不同带宽信号与噪声自相关长度的差异，对检测信号中的窄带噪声和宽带噪声进行自适应抑制；2013年，赵利强[8]等采用改进的EMD算法对泄漏信号的特征进行提取，实现管道泄漏检测；同年，文玉梅9等利用泄漏信号源和固定干扰源之间的独立性，采用盲卷源