管道泄漏检测技术是确保管道进行安全高效运输作业的有效手段。近年来,在能源危机日益加剧的大环境下,作为能源运输最主要载体之一的管道运输及其安全问题也愈来愈受到重视,并逐步发展为影响国家经济和社会发展的重要因素。管道泄漏检测技术是保证管道作业正常有序进行的主要方法之一,严峻的环境压力要求现代的管道泄漏检测技术应具有更高的定位精度,更灵敏的泄漏信号检测、实现有效的管道微弱泄漏信号的检测。本文采用了在信号分解和信号降噪方面具有较好效果的经验模态分解方法(EMD)对次声波管道泄漏信号进行处理,利用EMD方法能够将原始信号依照不同的尺度(频率)下逐级分解,将这些不同尺度的波动或趋势提炼形成特征明确、针对性强的本征模态函数(IMF),该方法具有良好的信号降噪和信号特征提取能力,将其应用在管道信号处理当中有显著效果。同时就传统经验模态分解方法中存在的模态混叠、端点效应等弊端进行深入算法分析和理论研究,并得到了一种改进的经验模态分解方法,通过数据测试验证了改进方案的有效性,将该种改进方法应用在热网管道的现场实际采集数据中,同样得到了较为优质的信号降噪和信号分解结果。混沌系统得益于其算法本身的特点使其对于微弱信号具有惊人的敏感性,另外,它对环境噪声的抑制能力也同样强大,混沌系统的这些特质决定了它是适用于微弱信号检测的,这种微弱信号自然也包括淹没在噪声下的由管道泄漏产生的微弱信号。本文选取混沌系统中可实现性较强、稳定性较好、抗噪声能力较优、灵敏度较高的高阶Duffing振子系统进行深入的理论分析和大量的实践研究,并将其与改进的EMD有效联系,即:先将管道泄漏原始信号输入改进的EMD进行以信号降噪和特征提取为目的的信号预处理,再将处理后得到的待测信号引入到高阶混沌振子系统中,通过观测混沌系统状态的改变来判断是否检测到了泄漏信号。经过模拟信号和现场数据的多次测试,达到了构建该方法的预期效果,证实了该种方法在微弱管道泄漏信号检测方面的有效性和优越性。