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城市供水管网是关乎国民生活健康水平和国民经济的重要市政领域,但目前国内部分城市依旧存在着供水设施老旧,管网老化严重,更新速度缓慢甚至管网埋设位置都已经丢失的问题,漏损事故时有发生,使得大量的已处理清洁水资源流失浪费,对国民经济造成巨大损失。目前国内外采用的漏失检测方法种类繁多,其中以听音法为代表的声学检漏方法应用较为普遍,但是比较依赖检漏工作人员的工作经验并且耗费人力物力,本论文试图寻求一种基于地表采集漏损声信号的新型漏点定位方法,对采集的声信号进行提取特征值处理,将特征值输入BP神经网络模型计算测点漏损概率值,并建立起漏损概率模型和多测点定位方法,达到漏点辨识的目的。分析了管道漏损原因和产生声信号的原理,并筛选出能够区分噪音的漏损声信号特征;通过试验观测记录了形成稳定侵蚀坑前后六种特征值的变化,发现侵蚀坑仅对功率谱分布参数(Power Spectral Distribution,PSD),经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD),梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)值有较大影响,而对Lempel-Ziv复杂度(LZC)、近似熵(Approximate Entropy,Ap En)和短时过零率三种特征值无明显影响。利用计算流体动力学软件fluent对试验形成的侵蚀坑进行了流场的数值模拟,重点对比了不同漏口朝向和漏口大小对形成侵蚀坑的形状、大小以及形成时间的影响。分析比较了三种漏损声信号特征识别方法并选用BP神经网络法建立漏损概率预测模型,采集的声信号数据经处理后,以其声信号特征值为模型输入,漏损概率为模型输出,经试验数据验证,模型对漏点的判定概率多数都能够达到80%以上,具有一定的效果。分析论证了当管道漏口朝向正上方时,测点相对于漏点方向对声信号特征无明显影响。分析比较了两种最优化方法并选用基于罚函数的内点法算法,从理论上探究多探头阵列漏点定位过程中漏点最佳排布形式。通过多项式插值法拟合了设计试验中采集的声信号数据,建立起特定工况下漏损概率扩散模型,反映了在漏点周围地面的测点预测漏损概率呈现类抛物曲面下降趋势。论证并排除了两个探头进行漏点定位的可能性,并以探头摆放位置的限制条件为约束,从两个方向(分别为模型曲面顶点距离差和模型曲面轴心距离差)确定所求优化问题的目标函数,将问题抽象为可应用基于罚函数的内点法算法求解的模型,借助MATLAB软件编程计算出最终所求目标。