小波阈值消噪在管道漏点检测定位中的应用

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为了提取管道漏声信号中的有用成分,消除和减弱环境干扰噪声,使定位结果更加准确,使用CA-YD-103压电传感器和HS801五合一虚拟综合测试仪进行实验,采集铸钢管道漏声振动信号,分析其时域波形和频率特征,确定了信号的频率分布。由于小波变换具有“变焦距”的性质,适合处理非平稳信号,选用小波阈值去噪算法,对信号进行滤波去噪,并与ⅡR滤波效果对比。实验结果表明,选用小波闺值消噪能有效滤除高频干扰,保留中低频中的有用信号,漏声振动信号波形更加清晰,消噪效果明显优于傅里叶算法。该方法为管道漏点具体定位奠定了基础,具有一定的实用意义与应用价值。 In order to extract the useful components of the pipeline leakage signal, eliminate and reduce the environmental interference noise, so that the positioning results more accurately, the use of CA-YD-103 piezoelectric sensor and HS801 five-in-one virtual comprehensive test instrument, collecting the steel pipe leakage Acoustic vibration signal, analyze its time-domain waveform and frequency characteristics, determine the frequency distribution of the signal. Because wavelet transform has the property of “zoom”, it is suitable for processing non-stationary signals. The wavelet threshold denoising algorithm is adopted to filter and denoise the signals, and the result is compared with that of ⅡR filter. Experimental results show that the wavelet denominator can effectively filter out high-frequency interference and retain the useful signal in low and mid frequency. The waveform of the signal of acoustic leak is more clear, and the denoising effect is obviously better than that of Fourier algorithm. The method lays the foundation for the specific positioning of pipeline leakage, which has certain practical significance and application value.
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