Page 80 - 城镇燃气管道检测与评估技术规程

Technical Regulations for Urban Gas Pipeline Detection and Evaluation
城镇燃气管道检测与评估技术规程

某煤矿采空区管道的安全问题，提出了采空区管道的综合风险评估模型，对现场
人员的管理和管道完整性意义重大。
（四）天然气管道缺陷智能诊断国内外研究现状

1. 信号降噪方法研究现状
在对管道缺陷的智能诊断过程中，直接对未经降噪的现场缺陷信号进行分析，
往往受到大量背景噪声影响，严重干扰最终的诊断结果。特别是对管道进行精确
智能诊断过程中，故障类型识别的准确性严重依赖降噪的好坏。当前信号降噪已

经取得了很大的进步，广泛应用于石油、石化、航天、交通、计算机等工业领域。
传统的降噪算法主要有傅里叶变换、维纳滤波、小波变换、小波包变换等。
傅里叶变换是时域数据映射到频域数据的一种转化工具。在噪声的谱特征与信号
的谱特征不同的情况下，对平稳信号进行分析是很有实际意义的。维纳滤波虽然

有所改进，但其基本理论仍基于傅里叶变换。它只适用于平稳线性信号，不适用
于工程信号。
现场信号往往为非平稳信号。小波变换方法可以使非平稳信号中的有效分量
和噪声分量分别表现出不同的特征，其中小波基的选取直接影响到降噪效果的好

坏，因此小波降噪缺乏自适应性。在此情况下，需要一种优越的自适应方法来描
述频率与时间的关系。NordenE.Huang 提出了一种新的信号处理方法，即经验模
态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）。从理论上讲，该方法几乎可以
平滑任何类型的复杂信号，逐步分解信号不同尺度的波动变化趋势，形成一组对

应尺度的序列。在此基础上，Flandrin 提出了基于 EMD 的滤波器组思想，自适
应组合不同阶数的固有模态分量。Wu 等人通过大量实验证明了 EMD 算法具有
类小波的二元滤波特性。Boudraa 使用不同的闭值方法对每个 IMF 进行滤波和重
构，以达到降低信号噪声的目的。

EMD 避免了小波基的选择问题。理论上，可以用于任何类型的信号分解。
EMD 将难以分析的信号转换为有限阶固有模态分量，将原始信号在不同时间尺
度上的特征分散到每一个 IMF 分量内，并且任意点的瞬时频率是有意义的。近
几年 EMD 降噪方法得到了较大的发展，逐渐演变出具有更佳性能的降噪方法，

具体改进方法如下：
（1）集合经验模态分解
EMD 算法虽然可以处理几乎任何信号，但是存在模态效应的问题。模态效

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