输水管道由于材料老化、失于养护和安装或管理不当等原因导致泄漏现象频繁发生,对水资源造成了极大的浪费。负压波法凭借其反应速度和灵敏度等优势已成为泄漏检测领域的主流,但负压波法在泄漏辨识性和泄漏检测精度上仍存在不足,同时了解管道泄漏压力的瞬时变化特征对研究负压波法的原理与应用具有重要的现实意义。本文以辽宁省清河水库输供水管线为研究对象,运用相似准则对其缩放,开展水工试验。使用Fluent流体仿真软件模拟泄漏过程,探究泄漏中压力的瞬时变化特征和不同泄漏量下管道压力变化规律;搭建输水管道泄漏监测系统,针对负压波法奇异点获取方面的不足,提出基于1-3阶矩的压力突降点获取方法,进而提高负压波法的可靠性;采用机器学习思想,对泄漏现象和工况操作进行判断,比较3种不同算法的分类结果,选择最优算法构建泄漏辨识模型。主要研究成果如下:（1）运用Fluent流体仿真软件,分别对10-5 s、1.5×10-4s、3.5×10-4s和5×10-4时泄漏点附近的水压分布进行仿真,探究泄漏过程泄漏点压力随时间演变规律。发生泄漏时,由于外界气压的影响使管道压力骤降,管道上壁部分的空气被压缩,导致管内压力略微升高,待水流稳定后,管道内部将达到一个新的动态平衡,但发生泄漏后一直低于初始压力。负压波的衰减程度受流体运动方向的影响,上游端幅值和压力波传播的速度均小于下游端;对15%、30%和45%三个不同水平的泄漏量下泄漏点处的压力分布进行仿真计算,结合泄漏模拟试验的压力图像发现,泄漏量越大,泄漏点两侧压力变化的越快,负压波的振幅越大,泄漏监测系统受外界影响越小。（2）结合清河水库输供水工程的水力参数,通过重力相似准则对管线进行缩放,搭建基于“压力传感器—数据采集卡—上位机软件”的输水管道泄漏监测系统。针对传统负压波法计算负压波传播时间上的不足,提出基于压力信号1-3阶矩（均值、方差、波形因数）奇异点计算的方法。该方法能减少因环境因素和试验偶然因素对压力突降点误判的概率。1-3阶矩奇异性检测方法对压力信号的奇异性检测效果明显高于小波变换模极大值方法。设置3个不同的泄漏位置,在90次泄漏定位试验中,系统均迅速反应,误差均小于5%。（3）提出基于逻辑回归算法—负压波法输水管道泄漏辨识模型。选取管道压力峭度、峭度因子、裕度因子、负压波传播上/下游的时间作为特征值,标签值为0和1（工况操作和泄漏现象）。分别导入逻辑回归算法、极限梯度提升算法和长短期记忆网络算法进行训练、验证和测试。其中逻辑回归算法分类准确率为93%,精确率为90.5%,召回率为96%,调和平均值F1为0.931。在泄漏现象的辨识准确率上高于后两种算法,该输水管道泄漏辨识模型对大部分泄漏情况和工况操作能做出准确辨识。论文创新性在于搭建“压力传感器—数据采集卡—上位机软件”输水管道泄漏监测系统,并提出1-3阶矩的负压波奇异性检测方法;对比3种不同机器学习算法,选择逻辑回归算法结合负压波法对管道运行状态进行分类,提高负压波法的辨识准确性,该结果能够为清河水库输供水工程运行管理提供重要理论依据。