林偉國，吳 震，王 芳

(北京化工大學(xué) 信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，北京 100029)

0 引 言

艦艇的消防系統(tǒng)、冷卻水系統(tǒng)、液壓系統(tǒng)等都是影響艦艇可靠性、生命力的重要系統(tǒng)。由于艦艇終年航行漂泊于水上，加上腐蝕、焊縫、顛簸等因素，艦艇管道的泄漏難以避免。特別是在戰(zhàn)時(shí)環(huán)境下，受損管段若得不到迅速修復(fù)或者隔離，可能造成艦艇內(nèi)相關(guān)設(shè)備面臨癱瘓的風(fēng)險(xiǎn)，威脅艦艇運(yùn)行安全。因此，艦艇管網(wǎng)系統(tǒng)在發(fā)生泄漏事故后對泄漏位置及時(shí)、準(zhǔn)確的探測定位對于保障艦艇生命力來說具有重大意義。

艦艇管網(wǎng)控制的核心問題是管網(wǎng)泄漏的實(shí)時(shí)監(jiān)測及泄漏點(diǎn)的精確定位。目前，對管網(wǎng)泄漏監(jiān)測定位的研究主要是針對城市供水管網(wǎng)，已有大量國內(nèi)外學(xué)者在這方面做了不少研究，大體可以分為基于模型的方法和基于量測的方法。在基于模型的方法中，Mashford等[1]提出了一種基于SVM的管網(wǎng)泄漏辨識方法，通過判別管網(wǎng)中各個(gè)節(jié)點(diǎn)實(shí)測的壓力值實(shí)現(xiàn)泄漏量的計(jì)算和定位；Myrna V.Casillas等[2]利用時(shí)域擴(kuò)展分析方法對管網(wǎng)實(shí)測壓力與管網(wǎng)水利模型的預(yù)估壓力的差值進(jìn)行分析，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)供水管網(wǎng)的泄漏檢測；Jung等[3]提出一種基于流體模型和卡爾曼濾波的泄漏檢測方法，通過比較實(shí)測流量與計(jì)算流量的差異實(shí)現(xiàn)管網(wǎng)泄漏的診斷。然而，隨著管網(wǎng)結(jié)構(gòu)、傳感器安裝位置、實(shí)際流量或者壓力的改變，流體模型也會(huì)隨之發(fā)生改變，因此該類方法通用性不強(qiáng)。為了克服這個(gè)缺點(diǎn)，Loureiro等[4]提出一種基于實(shí)測流量數(shù)據(jù)的管網(wǎng)故障診斷方法；Misiunas等[5]提出一種基于壓力數(shù)據(jù)累加和（CUSUM）的管網(wǎng)泄漏診斷方法；Srirangarajan等[6]提出基于壓力數(shù)據(jù)多尺度小波分析的管網(wǎng)泄漏檢測方法。其中，基于流量計(jì)量的管網(wǎng)泄漏檢測方法中由于流量表的安裝和維護(hù)費(fèi)用遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于壓力表，流量測量精度又難以保證, 且無法實(shí)現(xiàn)泄漏點(diǎn)定位，因此在實(shí)際應(yīng)用中大多采用基于壓力信號的管網(wǎng)泄漏診斷。

艦艇管網(wǎng)的泄漏檢測與定位與單一管道有很大的不同。艦艇管網(wǎng)通常存在管道長度短、閉環(huán)管路多、定位精度和泄漏檢測靈敏度要求更高等特點(diǎn)，傳統(tǒng)的負(fù)壓波法由于泄漏檢測靈敏度低、壓力跳變點(diǎn)難以精確確定等原因，已經(jīng)難以適用。針對艦艇管網(wǎng)泄漏檢測中這些特點(diǎn)，本文提出一種基于虛擬聲波的管網(wǎng)泄漏檢測與定位方法，通過在管網(wǎng)的各分支節(jié)點(diǎn)安裝壓力變送器，借助壓力-聲波轉(zhuǎn)換模型（聲波信號變送器數(shù)學(xué)模型）獲得虛擬聲波，實(shí)現(xiàn)泄漏的高靈敏度檢測；通過判斷泄漏聲波通過分支節(jié)點(diǎn)上各個(gè)傳感器的先后順序關(guān)系[7]，實(shí)現(xiàn)泄漏信號傳播方向的判別，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)泄漏管段及漏孔的準(zhǔn)確定位。

1 艦艇管網(wǎng)泄漏監(jiān)測系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)

一個(gè)艦艇管網(wǎng)泄漏監(jiān)測系統(tǒng)組成結(jié)構(gòu)如圖1所示。對于圖1所示的管網(wǎng)，分別在其節(jié)點(diǎn)分支管段上安裝一個(gè)同一精度、同一型號的壓力變送器。同一節(jié)點(diǎn)的相鄰2個(gè)壓力變送器之間的安裝距離取決于泄漏信號的傳播速度和采樣頻率。然后按照從1開始的自然數(shù)給管網(wǎng)內(nèi)的各節(jié)點(diǎn)、各分支管段以及每個(gè)節(jié)點(diǎn)分支管道上安裝的壓力變送器進(jìn)行順序編號，并把各個(gè)節(jié)點(diǎn)的壓力變送器編號順序與數(shù)據(jù)采集通道序號一一對應(yīng)。

安裝在管道各個(gè)節(jié)點(diǎn)分支管道上的壓力變送器感測管道內(nèi)部的壓力，然后通過電纜把4～20 mA壓力信號傳輸?shù)礁咚俨⑿袛?shù)據(jù)采集模塊，采集的數(shù)據(jù)通過USB總線傳輸給泄漏監(jiān)測服務(wù)器，由泄漏監(jiān)測服務(wù)器對采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓力-聲波轉(zhuǎn)換、異常信號檢測、報(bào)警和定位。

2 管網(wǎng)泄漏虛擬聲波檢測和定位方法

2.1 虛擬聲波泄漏檢測原理

首先建立聲波信號變送器的數(shù)學(xué)模型H（z），以實(shí)時(shí)采集的壓力信號P（z）為模型的輸入，則模型H（z）的輸出即為虛擬聲波信號Y（z）。虛擬聲波泄漏檢測原理如圖2所示。

2.2 異常信號診斷

把干擾信號和泄漏信號都定義為異常信號，管網(wǎng)泄漏檢測問題首先轉(zhuǎn)化為節(jié)點(diǎn)的異常信號檢測問題。引入節(jié)點(diǎn)異常信號判別矩陣的概念，假設(shè)當(dāng)前所監(jiān)測管網(wǎng)中共有n個(gè)節(jié)點(diǎn)，且該管網(wǎng)節(jié)點(diǎn)中最大分支數(shù)為d，則節(jié)點(diǎn)異常信號判別矩陣A可用n×（d+1）階矩陣A=（ai,j）表示，如圖3（a）所示。其中行號對應(yīng)節(jié)點(diǎn)序號，每行的第1～d列對應(yīng)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的壓力變送器序號（即高速同步采樣模塊的采樣通道序號）。當(dāng)?shù)趇行第j列配置了壓力變送器時(shí), ai,j=1（1＜j≤d），反之為0。ai,d+1是節(jié)點(diǎn)i的“異常信號標(biāo)志位”。對于實(shí)時(shí)采集的各路壓力信號, 通過公式Y(jié)（z）=P（z）*H（z）獲得虛擬聲波信號，然后采用基于迭代計(jì)算的異常信號無模型提取方法[8]對各路虛擬聲波信號進(jìn)行異常信號判斷。當(dāng)與節(jié)點(diǎn)i相關(guān)聯(lián)的所有分支管道上壓力變送器對應(yīng)的虛擬聲波信號中都檢測到異常信號時(shí)，則認(rèn)為該節(jié)點(diǎn)檢測到了異常信號，其值為1；否則為0。在每次對應(yīng)節(jié)點(diǎn)異常信號診斷之前，“異常信號標(biāo)志位”都會(huì)被初始化為0。只有當(dāng)2個(gè)及以上相鄰節(jié)點(diǎn)都檢測到異常信號時(shí)，才需要進(jìn)行泄漏定位和報(bào)警。對應(yīng)圖1所示的管網(wǎng)，其初始的節(jié)點(diǎn)異常信號判別矩陣A如圖3（b）所示。

2.3 異常信號傳播方向判別與泄漏定位

為了達(dá)到識別干擾信號和確定泄漏管段的目的，當(dāng)有大于等于2個(gè)以上相鄰節(jié)點(diǎn)都檢測到異常信號時(shí)，就需要確定異常信號的傳播方向，只有當(dāng)確定異常信號是從相鄰節(jié)點(diǎn)對應(yīng)管段的中間位置傳入節(jié)點(diǎn)時(shí)，才能確定泄漏發(fā)生于當(dāng)前管段, 為此引入異常信號傳播方向判別矩陣的概念。

假設(shè)所監(jiān)測管網(wǎng)中共有m條分支管段，則該管段相關(guān)節(jié)點(diǎn)的異常信號傳播方向判別矩陣B則可以用階矩陣B=（bi,j）表示，其中2*m為行數(shù)，d為節(jié)點(diǎn)最大分支數(shù)。如圖4（a）所示。矩陣B是一個(gè)關(guān)聯(lián)矩陣，它將所監(jiān)測管網(wǎng)中的各管段、各節(jié)點(diǎn)以及各采集通道對一一對應(yīng)起來。其中矩陣B的第1列（bi,1）為管段序號，第2列（bi,2）為bi,1管段對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)序號，由于每條管段對應(yīng)2個(gè)節(jié)點(diǎn)，因此連續(xù)2行對應(yīng)同一管段；第3列為所述節(jié)點(diǎn)分支管段上安裝的壓力變送器個(gè)數(shù)bi,3。

其后的bi,4～bi,2d+1為用于判斷異常信號傳播方向的采樣通道序號，每個(gè)節(jié)點(diǎn)共需bi,3-1個(gè)“采樣通道對”用于異常信號傳播方向判斷。如第4列bi,4與第5列bi,5為所述節(jié)點(diǎn)異常信號傳播方向判斷所需的2個(gè)壓力變送器對應(yīng)的一對采樣通道序號；并且bi,4, bi,6,…bi,2d為相同的采樣通道序號，對應(yīng)于當(dāng)前行中與bi,2節(jié)點(diǎn)序號相連管段上的壓力變送器。bi,5, bi,7, …bi,2d+1分別為當(dāng)前節(jié)點(diǎn)其他分支管段上安裝的壓力變送器對應(yīng)的采樣通道序號。對于管段分支數(shù)小于d的節(jié)點(diǎn)，其對應(yīng) bi,（2dd+2）, …, bi,（2d+1）位置以 0 賦值, 其中dd=bi,3為對應(yīng)節(jié)點(diǎn)相鄰的分支管段數(shù)。

其后的bi,2d+2～bi,3d對應(yīng)存儲的是由該（bi,3–1）個(gè)“采樣通道對”對應(yīng)信號計(jì)算得到的異常信號傳播方向判別結(jié)果；bi,2d+2～bi,3d在每次異常信號傳播方向判別前，其值均會(huì)被初始化為0；當(dāng)由相應(yīng)采樣通道的“信號對”得出異常信號傳播方向是由當(dāng)前行中bi,1管段中間傳播進(jìn)入節(jié)點(diǎn)方向時(shí)（即流入節(jié)點(diǎn)方向時(shí)），定義異常信號傳播方向?yàn)楱C1；反之，則為+1。對于bi,6～bi,2d+1中不對應(yīng)實(shí)際信號采樣通道的列位置（對應(yīng)管段分支數(shù)小于d的中間節(jié)點(diǎn)），其相應(yīng)的異常信號傳播方向判斷結(jié)果賦值為0。在bi,3d+1中存儲所有異常信號傳播方向判別結(jié)果值的累加和；對于管段分支數(shù)小于d的中間節(jié)點(diǎn)，其方向判別結(jié)果累加和值bi,3d+1需要乘上一個(gè)系數(shù)值：（d–1）/（bi,3–1）。

矩陣B中各元素值取值范圍如下：bi,1∈[1, m], bi,2∈[1, n], bi,3∈[2, d], bi,4～bi,2d+1的取值范圍為[1,n*d）。矩陣B形式如圖4（a）所示, 對應(yīng)圖1所示管網(wǎng)結(jié)構(gòu)，其相應(yīng)的初始狀態(tài)下異常信號傳播方向判斷矩陣B如圖4（b）所示。

在矩陣B中，按照管段序號（bi,1）進(jìn)行索引，若同一管段序號所關(guān)聯(lián)的2個(gè)節(jié)點(diǎn)，其方向判別結(jié)果的累加和值bi,（3*d+1）均為“-（d-1）”，則認(rèn)為該管段（即管段序號bi,1）發(fā)生泄漏。應(yīng)用相關(guān)計(jì)算方法計(jì)算出該（bi,1）管段所對應(yīng)的2個(gè)信號采樣通道（序號為bi,4和b（i+1）,4）所對應(yīng)的虛擬聲波信號的時(shí)間差，應(yīng)用直管段定位公式即可定位泄漏位置。

3 管網(wǎng)泄漏檢測及定位實(shí)驗(yàn)

基于虛擬聲波的管網(wǎng)泄漏檢測及定位實(shí)驗(yàn)在圖1所示的管網(wǎng)平臺上進(jìn)行，該管網(wǎng)管道全長98 m，管徑為DN65的鍍鋅管，以水作為測試介質(zhì)。在圖1所示CH1-CH14位置共安裝14只精度等級為0.065%的霍尼韋爾STG74 L壓力變送器；并在L1～L7位置設(shè)置了7個(gè)球閥用于產(chǎn)生模擬泄漏。以16位A/D、1 000 Hz采樣率實(shí)時(shí)、同步采集各通道壓力信號，圖5所示為L7位置模擬產(chǎn)生3 mm孔徑泄漏時(shí)各個(gè)通道采集到的經(jīng)過適當(dāng)濾波后的壓力信號。由于管道長度較短，各個(gè)壓力變送器都感測到了泄漏信號。

根據(jù)圖2所示的管道泄漏虛擬聲波檢測方法中聲波信號變送器的組成結(jié)構(gòu)，以聲波傳感器的靈敏度Ks=53 480 pC/105Pa代替聲波傳感器數(shù)學(xué)模型；當(dāng)電壓一級放大、電壓二級放大和V/I轉(zhuǎn)換電路的總增益為K=6；通帶頻率為0.03～20.4 Hz；離散化采樣頻率fs=1 000 Hz時(shí)，得到對應(yīng)的聲波信號變送器的離散化數(shù)學(xué)模型為：

把濾波后的各通道壓力信號輸入到式（1）所示的聲波泄漏監(jiān)測儀數(shù)學(xué)模型，得到對應(yīng)各個(gè)通道的虛擬聲波如圖6所示。

對圖6所示各路虛擬聲波信號采用文獻(xiàn)[8]所述異常信號無模型檢測方法依次檢測各路虛擬聲波中是否存在異常信號。根據(jù)異常信號判別矩陣A中各壓力信號采樣通道與各節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，對同一節(jié)點(diǎn)上的各路虛擬聲波信號，清除非異常信號或在時(shí)間上沒有重疊的異常信號，最終得到各路異常信號如圖6的曲線所示，同時(shí)將矩陣A中該節(jié)點(diǎn)相應(yīng)的“異常信號標(biāo)志位”置1，其對應(yīng)的節(jié)點(diǎn)異常信號判別結(jié)果如式（2）矩陣中第4列所示。

遍歷矩陣A中的“異常信號標(biāo)志位”為1的列，以其所在行號（對應(yīng)節(jié)點(diǎn)序號i）為索引，在矩陣B中找到相應(yīng)的節(jié)點(diǎn)，并根據(jù)與該節(jié)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的“采樣通道對”，計(jì)算該節(jié)點(diǎn)的異常信號傳播方向及其累加和值bi,（3*d+1），結(jié)果如式（3）矩陣中第8～10列所示。

圖7所示為L7位置發(fā)生模擬泄漏時(shí)，根據(jù)參考文獻(xiàn)[7]所述方法獲得的異常信號通過節(jié)點(diǎn)2中三路壓力變送器的先后順序關(guān)系。遍歷矩陣B（式（3））中第10列可以發(fā)現(xiàn)：第7管段的節(jié)點(diǎn)2和節(jié)點(diǎn)5其對應(yīng)的異常信號傳播方向結(jié)果的累加和值均為-2，從而可以確定，管段7發(fā)生了泄漏。

運(yùn)用上述方法，在0.25～0.35 MPa的管道壓力下，以2～3 mm的泄漏孔徑模擬泄漏，在圖1所示7個(gè)模擬泄漏位置各重復(fù)了20次實(shí)驗(yàn)，異常信號傳播方向和泄漏管道定位100%準(zhǔn)確。上述實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：采用本文提出的基于虛擬聲波的管網(wǎng)泄漏檢測定位方法切實(shí)可行。

4 結(jié) 語

本文提出了一種基于虛擬聲波的管網(wǎng)泄漏檢測和定位的新方法，以實(shí)測壓力為輸入，通過壓力-聲波轉(zhuǎn)換模型后，獲得相應(yīng)的虛擬聲波信號。然后通過異常信號提取及異常信號傳播方向判別實(shí)現(xiàn)泄漏管段的定位，最后通過相關(guān)定位實(shí)現(xiàn)泄漏孔的定位。本文提出的管網(wǎng)泄漏檢測方法實(shí)現(xiàn)了壓力傳感器和聲波傳感器的有效融合，既克服了負(fù)壓波法泄漏檢測靈敏度低、定位誤差大的缺點(diǎn)，又克服了實(shí)際聲波信號變送器由于電氣參數(shù)無法保證完全一致導(dǎo)致異常信號傳播方向判斷準(zhǔn)確性差的缺點(diǎn)。模擬實(shí)驗(yàn)表明本文提出的基于虛擬聲波的管網(wǎng)泄漏檢測方法穩(wěn)定可行。限于篇幅的關(guān)系，本文沒有涉及多漏點(diǎn)和更小泄漏量條件下的泄漏檢測和定位問題，這些問題有待后續(xù)進(jìn)一步探討。

參考文獻(xiàn)：

[1]MASHFORD J, DE SILVA D, MARNEY D, et al. An approach to leak detection in pipe networks using analysis of Monitored pressure values by support vector machine[C]// International Conference on Network and System Security. IEEE, 2009:534-539.

[2]CASILLAS M V, GARZA-CASTANON L E, PUIG V.Extended-horizon analysis of pressure sensitivities for leak detection in water distribution networks: Application to the Barcelona network[C]//8th IFAC Symposium on Fault Detection, Supervision and Safety of Technical Processes.2012:401-409.

[3]JUNG D, LANSEY K. Burst detection in water distribution system using the extended Kalman filter[J]. Procedia Engineering, 2014, 70(2):902-906.

[4]VITORINO D. Water distribution systems flow monitoring and anomalous event detection: A practical approach[J]. Urban Water Journal, 2015, 13(3):1-11.

[5]MISIUNAS D, VíTKOVSKY J, OLSSON G, et al. Failure monitoring in water distribution networks.[J]. Water Science &Technology A Journal of the International Association on Water Pollution Research, 2006, 53(4-5):503-11.

[6]SRIRANGARAJAN S, ALLEN M, PREIS A, et al. Waveletbased burst event detection and localization in water distribution systems[J]. Journal of Signal Processing Systems, 2013,72(1):1-16.

[7]林偉國, 王曉東, 戚元華,等. 管道泄漏信號和干擾信號的數(shù)字化判別方法[J]. 石油學(xué)報(bào), 2014, 35(6):1197-1203.

[8]WANG F, LIN W, HE Z, et al. Adaptive abnormal signal extraction based on iterative computations[C]// Chinese Control and Decision Conference. IEEE, 2016:6994-6999.