基于DT-CWT和S4VM的埋地排水管道堵塞故障識別研究

李 洋，馮 早，黃國勇，朱雪峰

(1.昆明理工大學 信息工程與自動化學院，云南 昆明 650500；2.云南省礦物管道輸送工程技術研究中心，云南 昆明 650500)

2015年我國排水管道總長達到約540 000 km，且每年仍呈上升趨勢。相比發達國家，我國管道平均漏損率高。及時檢測管道堵塞，控制管道堵塞量變產生的危害危險，對節約水資源、保障城市用水、推動我國經濟持續健康發展有重要意義[1]。目前埋地排水管道的檢測主要集中在事后檢測，基于聲學的檢測方法具有低成本、安裝方便等特點[2]。導波檢測屬于聲學無損檢測領域最新方法之一，可以用來對管道堵塞和泄漏進行檢測與定位[3]：管道發生堵塞時，管道橫截面積變小，導致媒質發生變化，導波聲學特性會發生相應的變化[4]，據此判斷管道堵塞和泄露的情況。

基于以上論述，本文利用導波主動檢測獲得的數據，從堵塞聲信號機理出發，分析堵塞聲信號特征，并研究相應的特征提取和分類方法[5]，提出一種基于雙樹復小波(Dual-Tree Complex Wavelet Transform，DT-CWT)[6]和聲壓級[7]相結合的特征提取方法來辨別不同程度的管道堵塞并區分管道三通件。管道聲信號經雙樹復小波分解，將分解得到不同頻段的分量進行聲壓級變換，根據聲波在管道中的傳播機理，提取聲能量密度和脈沖因子作為特征[8]，利用安全半監督支持向量機(Safe Semi-Supervised Support Vector Machin，S4VM)[9]對不同堵塞情況和三通件進行了多分類[10]標注。實驗證明半監督學習能有效對無標注樣本分類。實驗還對比了傳統小波分析和雙樹復小波分析方法的差異，證明雙樹復小波相對于傳統小波可以有效的防止出現頻率混疊現象。……