地下流体管道泄漏损伤分布式振动监测评估系统及方法

1.本发明属于城市地下管道设施安全监测技术领域，具体涉及地下流体管道泄漏损伤分布式振动监测评估系统及方法。


背景技术：

2.地下管道发生泄漏时，管道的小泄漏孔等造成的微小流量泄漏因难以发现，长期下来容易造成水资源浪费和环境破坏，进而带来很大的经济损失，而且还会影响饮水安全。地下管道泄漏造成的损伤事故非常严重，因此，开展对地下供水管道损伤评估预警工作对保障工程进展和居民饮水安全具有重要科学意义。
3.管道发生泄漏时，管内外存在压力差且管壁较薄，所以泄漏孔处存在较大的压力梯度。由于泄漏孔处的动能和压力能的转换，会在出口处激发振动，从而产生振动信号，振动信号会根据管道损伤情况的变化而变化。当管道处于复杂外界环境或复杂工况中，还有管道中流体流速的变化，反映管道损伤情况的信息可能发生变化，从而会产生一些误差，因此造成无法评估管道真实损伤状态。如何在保证地下管道损伤状态识别敏感性和超前性的同时实现低成本、高可靠性是一项亟待解决的难题。
4.现有技术中针对地下管网损伤监测的研究，如专利申请cn115854271a公开了城市地下管网损伤监测与修复系统及损伤识别修复方法，通过采集的实时监测数据提取包络信号和分形维数参数计算并输入softmax分类器，得到正常和损伤二分类概率，选取概率值大的作为识别结果，可以完成实时损伤监测，但现有的方法是直接对采集的振动信号进行粗略处理并运算，振动信号中可能仍包含大量无关信息，导致在复杂环境或工况下监测结果不准确。


技术实现要素：

5.为解决上述技术问题，本发明提供了地下流体管道泄漏损伤分布式振动监测评估系统及方法，根据不同状态的振动信号差异，通过管网节点振动传感器布置、数据，采集地下供水管网损伤振动信号并进行ssa-cvmd处理，并提取多维损伤参数，通过gmm（高斯混合模型）模糊评估研究方法实现地下管网损伤状态实时评估。
6.本发明所述的地下流体管道泄漏损伤分布式振动监测评估系统，包括分布式异常振动信号监测系统、本地控制系统、中央控制系统；分布式异常振动信号监测系统通过安装在地下管网若干个监测节点的振动传感器，采集地下管道的振动信号并进行预处理，将处理后的振动信号传输至本地控制系统；本地控制系统接收分布式异常振动监测系统的管网节点振动信号，将正常振动信号与异常振动信号通过无线通讯传输至中央控制系统；中央控制系统对接收到的振动信号进行预处理，实现地下管网的实时损伤监测评估；其中，所述中央控制系统包括ssa-cvmd（麻雀搜索算法-变分模态分解相关性）振
动信号处理模块、损伤参数特征提取模块、critic（客观）权重向量模块、高斯隶属度矩阵模块、gmm模糊评估模块；所述ssa-cvmd振动信号处理模块，用于将管道损伤振动信号作为搜索空间，采用ssa优化cvmd参数，完成信号的前处理；所述损伤参数特征提取模块用于提取管道正常状态和异常状态下互相关损伤因子、均方根、频谱幅度差、幅值差、归一化互相关、信号能量；所述critic权重向量模块用于计算管道损伤状态下各参量的信息承载量，确定参数的重要性构造critic判断矩阵，从而得到参数critic权重矢量；所述高斯隶属度矩阵模块用于利用损伤参数数据库，构造基准gmm和动态gmm，通过gmm概率分布相似度确定高斯隶属度矩阵；所述gmm模糊评估模块用于进行参数critic权重向量和高斯隶属度矩阵的模糊运算，判定地下管道损伤层级状态。
7.基于所述系统，本发明公开了地下流体管道泄漏损伤分布式振动监测评估方法，包括以下步骤：步骤1、通过分布式异常振动信号监测系统采集地下管网各节点的振动信号，将预处理后的振动信号经过本地控制系统传送给中央控制系统；步骤2、中央控制系统针对接收的振动信号，对振动信号进行ssa-cvmd前处理；步骤3、中央控制系统对前处理后的振动信号提取互相关损伤因子、均方根、频谱幅度差、幅值差、归一化互相关、信号能量六种损伤特征参数；步骤4、中央控制系统计算管道损伤状态下各参量的信息承载量，确定参数的重要性，构造critic判断矩阵，从而得到参数critic权重矢量；步骤5、中央控制系统利用损伤特征参数数据库，构造基准gmm和动态gmm，通过gmm概率分布相似度确定输出行矢量，得到高斯隶属度矩阵；步骤6、对实时监测数据进行ssa-cvmd信号前处理并提取信号多维损伤参数，进行critic权重计算和高斯隶属度矩阵计算，两者相乘取结果矢量中最大元素所处顺序，将此顺序作为地下管道所处的损伤层级状态。
8.进一步的，步骤2中，开展原始振动信号ssa-cvmd处理，针对原始振动时域信号采用ssa确定vmd中的惩罚因子和模态分解数，将相关性与vmd相结合即cvmd，通过分量的中心频率来确定imfs（intrinsic mode functions）的个数；根据imfs的能谱指数确定了相应阈值，对剩余分量进行重构，得到降噪后的振动信号。
9.进一步的，步骤4中，采用critic权重法计算各参数的信息承载量，具体步骤为：(1)指标正向化处理，设数据矩阵， ；其中表示经过处理后的元素，m为管道损伤等级的个数，n为振动参数个数，表示损伤参数集，表示每列损伤参数的最小值，表示每列损伤参数的最大值；(2)计算信息承载量：对比性：用标准差表示第项指标的对比性，表示每列损伤参数的均值；
矛盾性：反映不同指标间的相关程度；为指标与其余指标矛盾性大小，表示指标与之间的相关系数；信息承载量：，为指标与信息承载量；（3）计算参数重要性：，根据参数重要性构造判断矩阵，基本形式为：，其中b
ij
为参数xi和xj相比的重要性，因此，矩阵中对角线元素互为倒数，即；此外当时，为对角线上的元素，表示与自身相比的重要性；critic法计算每种工况下，两两参数的重要性差异，以最大值为边界将重要性均分为c等分，判断矩阵元素的取值为，表示参数最大的重要性，按照重要性计算结果确定处于哪个区间，以此确定u的取值，u=[1,3,5,7,9]。
[0010]
进一步的，步骤5具体为：利用损伤参数数据库为输入，采用pca数据降维，将两两参数当作一组，作为gmm分析的两个参数，得到基准gmm模型；在测试阶段将管道未知损伤状态的损伤参数采用同样方法，得到动态gmm模型；通过计算监测数据与基准数据的gmm概率密度函数相似性sim，，其中与分别代表基准数据与监测数据的gmm的概率密度函数，其中n为振动信号参数的数目，dii表示损伤参数；根据所得结果确定输出行矢量，得到高斯隶属度矩阵。
[0011]
进一步的，所述步骤6中，对实时监测数据进行ssa-cvmd信号处理并提取多维损伤特征参数，进行参数critic权重计算和高斯隶属度矩阵计算，得到参数critic权重矢量和高斯隶属度矩阵输入gmm模糊计算模块，两者相乘取结果矢量中最大元素所处顺序，将此顺序作为地下供水管道所处的损伤层级状态。
[0012]
本发明所述的有益效果为：1）本发明在中央控制系统中通过对原始振动信号进行ssa-cvmd处理,能有效消除信号中包含的大量无关噪声，包括低频噪声，周期性噪声，以及具有相关性的无关噪声等，进一步保证了振动信号的可靠性；2）本发明通过提取多维损伤参数，多维参数能反映振动信号时域、频域等多方面特征，进一步保证了损伤评估的准确性；3）本发明利用gmm方法开展振动信号损伤评估，gmm方法分析了多参数的统计特征，充分利用了历史数据，随着监测数据的不断扩大，数据库不断丰富，此种概率化的模糊评估方法具有好的合理性和鲁棒性，模型也更具有科学依据。
附图说明
[0013]
图1是本发明多节点振动传感监测系统结构示意图；图2是振动传感器结构示意图；图3是信号处理电路组成图；
图4是信号放大电路图；图5是信号滤波电路图；图6是通讯模块电路连接图；图7是振动信号采集系统图；图8是原始损伤振动信号曲线示意图；图9是经ssa-cvmd处理后的损伤振动信号示意图；图10是管道在四种不同损伤状况下六种损伤参数的重要性示意图；图11是基准损伤等级2 的gmm概率密度函数图；图12是测试损伤等级2 的gmm概率密度函数图；图13是四种损伤等级模糊运算结果图；图14是本地控制系统的结构示意图；图15是损伤监测评估方法示意图；图16是本发明方法的流程示意图；
具体实施方式
[0014]
为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明。
[0015]
本发明所述地下流体管道泄漏损伤分布式振动监测评估系统由三部分组成，分别为：分布式异常振动信号监测系统、本地控制系统，中央控制系统系统，整体结构如图1所示。
[0016]
所述分布式异常振动信号监测系统包括振动传感器和信号处理模块；若干个振动传感探头分别安装在地下管网的各监测节点上，用于采集管道破损处水流冲击管壁所产生的异常振动信号，并将异常振动信号转为电信号；所述信号处理模块包括电压放大电路、信号滤波电路、微处理器、信号收发模块以及电源模块；其中，所述电压放大电路将输入的原始较为微弱的振动电压信号放大至信号滤波电路的电压区间；信号滤波电路对放大后的振动电压信号去除噪声后传送至微处理器；所述微处理器型号为stm32，将去噪后的振动电压信号传输至本地控制系统；电源模块为蓄电池，其分别为电压放大电路、信号滤波电路以及微处理器供电。
[0017]
为实现城市地下管网损伤全局监测评估，需要实时采集管道节点的振动信号，当管道发生泄漏时，由于管内外存在压力差且管壁较薄，所以泄漏孔处存在较大的压力梯度。由于泄漏孔处的动能和压力能的转换，会在出口处激发振动，从而产生振动信号。此种管道异常振动产生的声能经管壁传播后被振动传感器进行捕获，采用ssa-cvmd进行处理，通过分析正常状态ssa-cvmd振动信号和异常状态ssa-cvmd振动信号特征，提取多维损伤参数，采用gmm模糊评估可实现管网实时损伤状态评估。
[0018]
振动传感器采用柔性磁铁材料作为基座，通过在基座底端涂抹热熔胶粘附在管道表面，可以保证传感器与不同材质的管道记性稳定接触，传感器结构如图2所示。感应芯片的选取要求能覆盖振动信号的频域范围，而且要具有较好的灵敏度。实验环境噪声大多大于5khz，而一般的损伤特征信号频率大多要小于2khz，要达到有效抑制环境噪声的效果，因此可以选择在低频段且有高灵敏度的芯片。除此之外，感应芯片在防水性、动态范围等也有
一定要求，在本例中选用adxl345bccz作为加速度芯片，该芯片频率响应范围为0.1-2.5khz，灵敏度为6.33v/g。
[0019]
振动传感器部署在地下管网各监测节点，各监测节点按一定的频率进行采集，对于密集监测阶段，将针对某些特定振动传感器开展连续采集，振动传感器的启动和停止由中央控制系统控制。
[0020]
由于采集的原始管道振动信号十分微弱，且管道内由于湍流的作用会使采集到的信号含有较多噪声，因此需要信号处理模块对原始信号进行放大和滤波，功能如图3所示。选取放大芯片要考虑自身电噪声对整体电路的影响，还需考虑阻抗匹配、放大倍数等影响因素，本实施例中选用美信半导体公司的max44280作为核心放大芯片，可满足噪声、线性度等指标要求，信号放大电路图如图4所示。采用max7408滤波芯片实现带通滤波，通过pwm波调节进行控制截止频率，信号滤波电路如图5所示。经过放大和滤波预处理的振动信号被传送至微处理器，微处理器在选择时需考虑数模转换性能、功耗等，本实施例选用stm32作为分布式异常信号监测系统的处理器。
[0021]
分布式异常振动信号监测系统工作模式，所述具体步骤为：1）中央控制系统发送开始采集指令至本地控制系统；2）本地控制系统发送指令至分布式异常振动信号监测系统进行信号采集；3）分布式异常振动信号监测系统开展信号预处理，将预处理后的信号传输至本地控制器；4）本地控制系统将接收到的调理信号传输至中央控制系统。
[0022]
所述本地控制系统结构如图14所示，其用于处理区域异常振动信号监测系统输出的数据，并无线传输至中央控制系统，并双向传输控制指令。本地控制系统采用stm32作为处理器，来自各振动传感器采集的振动信号连接至处理器不同的i/o口，实现序列化采集。
[0023]
管段振动信号的单次采集一般会持续一段时间，因此要对本地控制系统存储容量扩充。信号存储模块将每个振动传感通道设定一个编号，把此编号与扩展的外部存储单元进行相关联，实现信号的序列存储。存储扩展方法一般有sd卡、eeprom等，在本实施例中采用sd卡方式，通过sdio协议与进行stm32处理器进行通讯，实现监测信号的序列存储。
[0024]
为实现本地控制系统与中央控制系统进行无线通讯，采用束线管将本地控制系统的无线通讯模块转移至开阔处。采用gprs协议，将暂存在本地控制系统的监测信号无线发送。在本实施例中采用sim800a作为通讯芯片与微处理器stm32通讯，无线通讯模块的电路连接如图6所示。
[0025]
中央控制系统：收集本地控制系统传输的节点振动信号以及节点编号，通过接收确认信号、发出启动、停止信号等控制本地控制系统的启停，控制流程如图7所示。
[0026]
基于上述系统，本发明还公开了一种地下流体管道泄漏损伤分布式振动监测评估方法，如图16所示，包括以下步骤：步骤1、通过分布式异常振动信号监测系统采集地下管网各节点的振动信号，将预处理后的振动信号经过本地控制系统传送给中央控制系统；步骤2、中央控制系统针对接收的振动信号，对振动信号进行ssa-cvmd前处理；步骤3、中央控制系统对前处理后的振动信号提取互相关损伤因子、均方根、频谱幅度差、幅值差、归一化互相关、信号能量六种损伤特征参数；
步骤4、中央控制系统计算管道损伤状态下各参量的信息承载量，确定参数的重要性，构造critic判断矩阵，从而得到参数critic权重矢量；步骤5、中央控制系统利用损伤特征参数数据库，构造基准gmm和动态gmm，通过gmm概率分布相似度确定输出行矢量，得到高斯隶属度矩阵；步骤6、对实时监测数据进行ssa-cvmd信号前处理并提取信号多维损伤参数，进行critic权重计算和高斯隶属度矩阵计算，两者相乘取结果矢量中最大元素所处顺序，将此顺序作为地下管道所处的损伤层级状态。
[0027]
如图15所示，开展原始振动信号ssa-cvmd处理，针对时域信号s(t)采用ssa确定vmd中的惩罚因子和模态分解数，将相关性与vmd相结合即cvmd，通过计算imf与原始振动序列s(t)的相关系数进行判断，相关系数的计算公式如下：，，imfi表示分解的模态；根据imfs的能谱指数确定了相应阈值，对剩余分量进行重构，得到去噪后的序列s(t)signal：；对s(t)signal提取多维损伤参数，设为管道在健康状态下的时域振动信号，即为降噪处理后的基准cvmd信号；为降噪处理后的实时监测的振动cvmd信号。
[0028]
提取管道振动信号的6种参数分别为：，di1表征了基准信号和监测信号的相关性，其中、分别为有效信号的起始和终止时间；，di2为时域信号均方根；，di3为基准信号和监测信号之间的频率响应的差，其中分别为有效信号频谱幅度所在的起始和终止频率，、分别为和的频率响应；，di4是频率响应的振幅差，这是信号变化的能量相关测量；
，di5 是归一化的相关矩，用于评估相位和振幅的变化，其中是基准信号和监测信号的互相关系数，是基准信号与自身的互相关系数，n 是统计矩的阶数；，di6为时域信号包络线的相对面积，表示基准信号与监测信号的相对能量。
[0029]
采用critic权重法计算各参数的信息承载量，具体方法为：(1)指标正向化处理，设数据矩阵， ；其中表示经过处理后的元素，表示经过处理后的元素，m为管道损伤等级的个数，n为振动参数个数，表示损伤参数集，表示每列损伤参数的最小值，表示每列损伤参数的最大值；(2)计算信息承载量，对比性：用标准差表示第项指标的对比性，表示每列损伤参数的均值；矛盾性：反映不同指标间的相关程度；为指标与其余指标矛盾性大小，表示指标与之间的相关系数；信息承载量：，为指标与信息承载量。
[0030]
由critic权重法确定各参数的信息承载量，计算参数重要性：，根据重要性构造判断矩阵，得到参数critic权重矢量。
[0031]
高斯隶属度矩阵行矢量获得方法为：以损伤参数数据库为输入，采用pca数据降维，将两两参数作为一组，得到基准gmm模型，在测试阶段将管道未知损伤状态的损伤参数采用同样方法，得到动态gmm模型，通过gmm概率分布相似度确定输出行矢量；所述两两参数组合顺序为：互相关损伤因子-pca、均方根-pca、频谱幅度差-pca、幅值差-pca、归一化互相关-pca、信号能量-pca，其中pca表示对另外五种损伤参数进行数据降维；所述高斯隶属度矩阵由多个输出行矢量组合而成，每个输出矩阵行矢量由特定两个参量训练gmm概率分布相似度得到。
[0032]
将参数critic权重矢量和高斯隶属度矩阵相乘，取结果矢量中最大元素所处顺序，将此顺序作为地下管道所处的损伤层级状态。
[0033]
图8和图9分别展示了原始振动信号与经ssa-cvmd处理后的振动信号，处理后的振动信号的幅值有所降低，通过将原始信号中的噪声分离出来，将其分配到高频imf中，消除了原始振动信号的高频噪声干扰，使得信号分析更加准确和可靠。
[0034]
图10中的(a)、(b)、(c)、(d)四个小图分别展示了管道在四种不同损伤（2mm，4mm，6mm，8mm）情况下损伤参数的重要性大小，di1、di2、di3、di4、di5、di6分别表示互相关损伤因子、均方根、频谱幅度差、幅值差、归一化互相关、信号能量。
[0035]
图11和图12展示了基准和测试损伤等级2的gmm概率密度函数，每个椭圆代表一个高斯成分，颜色最深处为均值，此处的概率密度最大。图中可知，虽然处于同一种损伤等级，但参数的gmm分布有较大差异；di4、di5、di6的高斯成分分布差异明显相比于di1、di2、di3；di1和di6的概率度函数差异最大；这是因为这两个参数体现了信号的能量特征，在泄漏损伤中会对振动信号有明显的影响。相比于基准等级2，参数gmm的概率密度函数分布有较高的相似性，且权重系数、均值及协方差矩阵变化微小。
[0036]
依据参数重要性构建判断矩阵如表1所示，采用方根法计算管道2mm泄漏参数critic权重矢量结果为（0.245,0.068,0.173,0.137,0.280,0.097）。以管道2mm泄漏状态为例，将参数两两组合输入gmm函数，根据gmm概率分布相似度输出结果如表2所示。
[0037]
表12mm损伤critic判断矩阵，
[0038]
表22mm损伤gmm函数对不同参数组合输出结果；
[0039]
将行向量组合可得到高斯隶属度矩阵：，将参数critic权值矢量与高斯隶属度矩阵相乘，得到结果矢量为：(0.582,0.193,0.129,0.096)，结果矢量最大值0.582出现在第一个位置，说明此样本为58%的可能性最大，这与实际管道损伤状态相符。
[0040]
图13展示了四种泄漏工况的模糊识别结果，根据结果可知，随着损伤等级的变化，模糊评估矢量也随之变化。最大值元素编号一直与实际泄漏状态编号一致，可以对损伤等级进行精准评估。
[0041]
以上所述仅为本发明的优选方案，并非作为对本发明的进一步限定，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的各种等效变化均在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.地下流体管道泄漏损伤分布式振动监测评估系统，其特征在于，包括分布式异常振动信号监测系统、本地控制系统、中央控制系统，分布式异常振动信号监测系统通过安装在地下管网若干个监测节点的振动传感器，采集地下管道的振动信号并进行预处理，将处理后的振动信号传输至本地控制系统；本地控制系统接收分布式异常振动监测系统的管网节点振动信号，将正常振动信号与异常振动信号通过无线通讯传输至中央控制系统；中央控制系统对接收到的振动信号进行预处理，实现地下管网的实时损伤监测评估；其中，所述中央控制系统包括ssa-cvmd振动信号处理模块、损伤参数特征提取模块、critic权重向量模块、高斯隶属度矩阵模块、gmm模糊评估模块；所述ssa-cvmd振动信号处理模块，用于将管道损伤振动信号作为搜索空间，采用ssa优化cvmd参数，完成信号的前处理；所述损伤参数特征提取模块用于提取管道正常状态和异常状态下互相关损伤因子、均方根、频谱幅度差、幅值差、归一化互相关、信号能量；所述critic权重向量模块用于计算管道损伤状态下各参量的信息承载量，确定参数的重要性构造critic判断矩阵，从而得到参数critic权重矢量；所述高斯隶属度矩阵模块用于利用损伤参数数据库，构造基准gmm和动态gmm，通过gmm概率分布相似度确定高斯隶属度矩阵；所述gmm模糊评估模块用于进行参数critic权重向量和高斯隶属度矩阵的模糊运算，判定地下管道损伤层级状态。2.地下流体管道泄漏损伤分布式振动监测评估方法，其特征在于，基于权利要求1所述的系统实现，所述方法包括以下步骤：步骤1、通过分布式异常振动信号监测系统采集地下管网各节点的振动信号，将预处理后的振动信号经过本地控制系统传送给中央控制系统；步骤2、中央控制系统针对接收的振动信号，对振动信号进行ssa-cvmd前处理；步骤3、中央控制系统对前处理后的振动信号提取互相关损伤因子、均方根、频谱幅度差、幅值差、归一化互相关、信号能量六种损伤特征参数；步骤4、中央控制系统计算管道损伤状态下各参量的信息承载量，确定参数的重要性，构造critic判断矩阵，从而得到参数critic权重矢量；步骤5、中央控制系统利用损伤特征参数数据库，构造基准gmm和动态gmm，通过gmm概率分布相似度确定输出行矢量，得到高斯隶属度矩阵；步骤6、对实时监测数据进行ssa-cvmd信号前处理并提取信号多维损伤参数，进行critic权重计算和高斯隶属度矩阵计算，两者相乘取结果矢量中最大元素所处顺序，将此顺序作为地下管道所处的损伤层级状态。3.根据权利要求2所述的地下流体管道泄漏损伤分布式振动监测评估方法，其特征在于，步骤2中，开展原始振动信号ssa-cvmd处理，针对原始振动时域信号采用ssa确定vmd中的惩罚因子和模态分解数，将相关性与vmd相结合即cvmd，通过分量的中心频率来确定imfs的个数；根据imfs的能谱指数确定了相应阈值，对剩余分量进行重构，得到降噪后的振动信号。4.根据权利要求2所述的地下流体管道泄漏损伤分布式振动监测评估方法，其特征在
于，步骤4中，采用critic权重法计算各参数的信息承载量，具体步骤为：(1)指标正向化处理，设数据矩阵，；其中表示经过处理后的元素，m为管道损伤等级的个数，n为振动参数个数，表示损伤参数集，表示每列损伤参数的最小值，表示每列损伤参数的最大值；(2)计算信息承载量：对比性：用标准差表示第项指标的对比性，表示每列损伤参数的均值；矛盾性：反映不同指标间的相关程度；为指标与其余指标矛盾性大小，表示指标与之间的相关系数；信息承载量：，为指标与信息承载量；（3）计算参数重要性：，根据参数重要性构造判断矩阵，基本形式为：，其中b
ij
为参数x
i
和x
j
相比的重要性，因此，矩阵中对角线元素互为倒数，即；此外当时，为对角线上的元素，表示与自身相比的重要性；critic法计算每种工况下，两两参数的重要性差异，以最大值为边界将重要性均分为c等分，判断矩阵元素的取值为，表示参数最大的重要性，按照重要性计算结果确定处于哪个区间，以此确定u的取值，u=[1,3,5,7,9]。5.根据权利要求2所述的地下流体管道泄漏损伤分布式振动监测评估方法，其特征在于，步骤5具体为：利用损伤参数数据库为输入，采用pca数据降维，将两两参数当作一组，作为gmm分析的两个参数，得到基准gmm模型；在测试阶段将管道未知损伤状态的损伤参数采用同样方法，得到动态gmm模型；通过计算监测数据与基准数据的gmm概率密度函数相似性sim，，其中与分别代表基准数据与监测数据的gmm的概率密度函数，其中n为振动信号参数的数目，di
i
表示损伤参数；根据所得结果确定输出行矢量，得到高斯隶属度矩阵。6.根据权利要求2所述的地下流体管道泄漏损伤分布式振动监测评估方法，其特征在于，所述步骤6中，对实时监测数据进行ssa-cvmd信号处理并提取多维损伤特征参数，进行参数critic权重计算和高斯隶属度矩阵计算，得到参数critic权重矢量和高斯隶属度矩阵输入gmm模糊计算模块，两者相乘取结果矢量中最大元素所处顺序，将此顺序作为地下供水管道所处的损伤层级状态。

技术总结
本发明属于城市地下管道设施安全监测技术领域，公开了地下流体管道泄漏损伤分布式振动监测评估系统及方法，通过在地下管网各节点安装振动传感器，将振动信号通过无线传输至中央控制系统，对振动信号进行SSA-CVMD处理，提取信号多维损伤参数得到六种时频域参数，根据CRITIC权重法确定参数的指标权重，构造判断矩阵，得到参数权重矢量；然后，基于损伤参数数据库构造基准GMM模型，利用GMM概率分布相似度构造隶属度矩阵；最后，依据参数权重矢量和隶属度矩阵的模糊运算结果开展地下管网损伤实时评估。本发明所用方法，识别结果准确，具有良好的实时性和超前性，能实时评估管道损伤状态。能实时评估管道损伤状态。能实时评估管道损伤状态。


技术研发人员：陶锴 徐明星 王强 岳东 吴国庆
受保护的技术使用者：南京邮电大学
技术研发日：2023.08.14
技术公布日：2023/9/13