摘要:林区气体压力管道作为国家新型能源战略的重要载体,其泄漏不仅造成直接经济损失,更可能因林区生态系统的敏感性引发土壤污染、植被破坏甚至森林火灾等次生灾害。现有基于超声声源的定位方法在应对多泄漏源场景时,存在高旁瓣伪影干扰和主瓣展宽导致的定位精度下降等问题。此外,林区复杂地形、密集植被及环境噪声进一步限制了传统检测技术的适用性。为此,提出一种自适应反卷积波束成形算法,通过优化权重矩阵与反卷积迭代策略,实现高精度泄漏定位。首先,基于最小方差无失真响应(minimum variance distortionless response,MVDR)准则构造初始权重矩阵,结合自适应迭代调整权重,在抑制旁瓣干扰的同时增强目标信号聚焦能力;其次,通过高斯-赛德尔反卷积法迭代压缩主瓣宽度,提升分辨率。为验证算法性能,设置管径150 mm、压力0.8 MPa的压力管道模型,模拟0.5 mm与0.7 mm泄漏孔径的超声信号,并搭建试验系统进行对比分析。结果表明,与传统反卷积波束成形相比,提出算法在信噪比-10 ~20 dB条件下,声源1(0.7 mm孔径)定位误差降低0.06 m,声源2(0.5 mm孔径)误差降低0.05 m,且有效消除伪影现象。试验进一步验证了该方法在低信噪比(-10 ~20 dB)下的鲁棒性及计算效率优势。研究结果为林区复杂环境中压力管道微小泄漏的非接触式检测提供高精度解决方案,兼具抗干扰性强、环境适应性高的特点,对保障能源运输安全及生态环境保护具有重要意义。
文章目录
0引言
1 泄漏声波产生机理
2 自适应反卷积波束成形算法
2.1 阵列信号模型建立
2.2 反卷积波束成形
2.3 自适应反卷积算法
3 数值模拟
3.1 波束成形定位泄漏源
3.2 定位结果误差
4 试验验证
5 结论