供水管道泄漏检测及定位是一项具有重大经济、社会和环境效益的工作。目前基于泄漏声信号处理的方法——以相关检漏仪为代表,被广泛应用于供水管道泄漏检测与定位中。相关检漏仪大多采用广义互相关时延估计算法,需要已知或估计信号与噪声的功率谱设计相应滤波器,谱估计的准确性直接关系到时延估计器的性能。在实际供水管道泄漏检测应用中,泄漏信号自身的谱特征因管道参数及埋设环境的不同而各异,同时泄漏信号的传播路径及环境中各种噪声干扰等多种复杂因素的影响,每次检测时其信号与噪声的功率谱实际难以获得,单一因素的差异即会导致谱估计的不准确,从而使整个泄漏检测失效。近几年来,作者所在的研究组将自适应时延估计方法引入地下管道的泄漏检测及漏点定位,实现对不同环境条件不同泄漏对象的自适应检测和定位。采用自适应滤波代替广义互相关算法,能够根据现场采集信号的实际特征实时更新和调整,通过自适应迭代由滤波器自身的参数直接得到泄漏声信号的最优相关结果,避免了相关检漏仪需要知道信号和噪声谱等先验知识的不足,使得泄漏检测仪器具有很好的跟踪和自适应能力,而且计算简便,能够实现在线操作,取得了显著的效果。但由于实际检漏环境复杂,自适应算法在复杂动态环境中的收敛状态难以用传统方法进行判断;泄漏水声的干扰因素很多,管道内在与外在多种环境噪声的叠加使得获取的泄漏信号信噪比较低,噪声引入的自适应有偏估计对可检测的信噪比极限及最优检测结果有影响;另外检测环境中各种突发干扰的发生,会影响自适应算法收敛解的位置。因此,论文提出了自适应收敛动态判断方法,自适应无偏时延估计以及突发干扰去除方法,相应解决自适应算法在低信噪比、非平稳干扰环境及其他恶劣工况检测条件下应用时遇到的实际问题,并改善泄漏检测定位的性能。论文的具体研究内容有:①研究了基于自适应时延估计的供水管道泄漏检测定位方法,以及泄漏检测的定位误差和时延估计误差。通过研究指出自适应算法在实际复杂环境及恶劣工况条件下检测遇到的几个关键问题,如自适应算法在复杂动态噪声背景下的收敛判断,噪声引入的自适应有偏估计问题,以及突发干扰对自适应收敛解位置的影响等,为整个论文的研究工作打下基础。②基于自适应滤波器工作在理想最优条件时的正交原理,推导出考虑梯度噪声影响时误差与输出实际近似正交的约束条件,根据每次迭代不断更新的期望、输出及误差信号的均方估计,在线实时判断自适应算法是否收敛,克服了传统判断方法的缺点,解决了自适应算法在复杂动态噪声背景下收敛状态的判断问题。同时,通过在线实时评估自适应解的质量,在收敛点处选取最优估计并停止迭代,保证了自适应检测结果的可靠性,还提高了迭代处理的效率。实验结果表明,动态判断收敛方法对平稳和非平稳检测环境均适用,相应检测条件下的自适应系统参数辨识及时延估计的方差因此得到较大改善。③针对泄漏检测中噪声引入的自适应有偏估计,基于Treichler的γ-LMS算法提出一种无偏自适应时延估计方法。提出利用最佳逼近原理解释滤波器中各信号间的几何关系,借助传统自适应滤波器得到的期望输出信号来估计输入噪声功率,应用γ-LMS算法在迭代过程中逐步去除输入噪声的影响。该无偏估计算法利用自适应滤波器可以获得的信息去除噪声影响,使最优维纳解的真实峰值得到增强,改善了低信噪比环境下的自适应时延估计性能。实验表明,此自适应无偏估计算法使可检测的信噪比极限从原来的-16dB下降至-20dB,通过增强峰值,还能够抑制检漏环境中非平稳干扰的影响。④研究了泄漏信号与非平稳干扰噪声的可分辨特征,根据二者产生机理的差别,以及突发干扰信号特有的局部时频特性,利用时频字典匹配搜索的方法来去除来自不同源的不可预测突发干扰噪声。构建恰当的时频字典表,自适应搜索混合信号与字典表中元素最佳匹配或相关的确定性干扰噪声成分,分离出该信号,恢复出平稳的随机性泄漏信号。通过同时去除多种突发干扰源,提高了检测定位系统在非平稳干扰环境下的抗干扰能力、鲁棒性,及检测结果的可靠性。⑤在研究组基于泄漏声信号自适应时延估计方法构建的智能检漏定位仪器平台上,将论文中提出的信号处理方法分别应用于系统的实际泄漏检测,通过大量数据处理实验验证了方法在实际检测应用中的有效性。自适应解的实时动态自评估、无偏自适应估计方法和采集信号中自适应匹配搜索去除突发干扰的预处理方法,不仅解决了自适应系统在泄漏检测定位应用中遇到的主要问题,而且可以使检测定位系统的检测灵敏度,复杂多变噪声环境中定位的准确性和稳定性,以及对环境中突发噪声的抗干扰能力都有较大的提高。通过实时判优,实际迭代时间平均减少至原来将数据迭代完毕时所需时间的1/5,实际非平稳干扰环境下的泄漏检测定位误差在2米以内(大部分在1米以内),接近于平稳环境下的检测结果;自适应无偏估计算法不仅提高了实际的检测灵敏度,而且可以使自适应系统在多变检漏环境中的稳定性和检测性能都有明显提高;在去除突发干扰改善信号质量后,避免自适应系统收敛至多个稳态解,提高了系统检测结果的可靠性,使得稳定后定位误差范围减小至去噪前的1/30~1/2,系统的抗干扰能力和稳定性得到增强。上述多种方法综合运用于智能检漏定位系统中,使得仪器不受环境限制,整体定位误差在1米以内,有效提高了检漏系统在复杂噪声环境及恶劣工况条件下的检测性能。