【摘 要】
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随着工业的进步和人口发展,人们的用水需求年复一年地增长,与此同时,水资源的供需不平衡现象却层出不穷,其部分原因在于水资源的浪费。许多城市的地下供水管网因老化腐蚀、地质沉降等原因存在严重的漏损问题,而城市水源供给的唯一方式就是通过地下管网输送,供水管道的泄漏会造成严重的后果,除了产生水资源浪费和经济损失外,甚至会引发一些次生灾害,威胁人们的日常饮水健康。因此,管道泄漏检测技术及其设备的研发成为了热点
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随着工业的进步和人口发展,人们的用水需求年复一年地增长,与此同时,水资源的供需不平衡现象却层出不穷,其部分原因在于水资源的浪费。许多城市的地下供水管网因老化腐蚀、地质沉降等原因存在严重的漏损问题,而城市水源供给的唯一方式就是通过地下管网输送,供水管道的泄漏会造成严重的后果,除了产生水资源浪费和经济损失外,甚至会引发一些次生灾害,威胁人们的日常饮水健康。因此,管道泄漏检测技术及其设备的研发成为了热点课题。基于水声信号的管道检测设备已经得到了广泛的应用,检测装置通过传感器采集水声信号进行分析,复杂环境下的噪声处理是该方法的首要难题。Donoho小波阈值去噪法是经典的滤波方法,用于去除信号的高斯白噪声,而水声信号中主要存在的是非平稳干扰,为此,基于模极大值的阈值筛选法根据泄漏信号的特性进行适配,将微弱的信号系数保留,滤除高幅值的噪声系数,重构出的信号能够取得更好的RMSE指标,提升了滤波效果。为进一步提升检测设备的工作性能,基于SVM、CNN等方法设计了检测模型,实现自动化的泄漏辨识。首先搭建以Zynq为核心的硬件平台,基于此获取稳定的水声数据,接着引入经验模态分解(EMD)、傅里叶变换(FFT)两种时频分析方法提取信号的IMF能量和频谱,构成不同的特征数据集进行训练和分析。结果表明,基于CNN的检测模型能够利用其深层次的卷积网络建立起泄漏信号之间的隐性联系,在对照实验中相比SVM方法有更强的识别能力。经测试,引入FFT频域数据进行训练的CNN模型效果最优,部署该模型的泄漏检测系统可以达到良好的性能指标,具有较高的可靠性。
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