中國國民經濟的持續高速發展對能源特別是油氣資源的需求越來越迫切。壓力變送器管道由于自身具備的諸多優勢，已成為主要的油氣資源運輸手段。但由于種種自然或人為原因，管道泄漏事故時有發生，有時會伴隨著巨大的生命財產損失和環境污染。

目前國內外已有多種管道泄漏檢測方法，其中基于壓力變送器的壓力信號的管道泄漏檢測方法，如負壓波法 不需要建立復雜的數學模型，具有施工量小、成本低、維護方便等優點，是一種受到廣泛重視的泄漏檢測方法。負壓波法對較大的突發性泄漏事故十分有效，但由于其僅根據管道的壓力信號進行泄漏的判斷識別，因此存在誤報警率高的缺點。壓力變送器管道泄漏識別可以看作是對采集到的帶有泄漏或非泄漏信息的數據進行分類的過程。天津大學的靳世久采用結構模式識別的方法對泄漏引起的負壓波和調泵調閥引起的負壓波加以區分。天津大學的王立坤利用小波包分析的方法對管道泄漏的壓力信號進行特征提取。

北京化工大學的林偉國采用基于順序能量比例結合功率譜的3 檢驗法對管道動態壓力信號進行泄漏判斷 ]。天津大學的曲志剛采用經驗模態分解和混沌特性分析相結合的方法對管道沿線的光纖振動信號進行特征提取識別 ]。北京化工大學的林偉國結合神經網絡模型對管道泄漏的動態壓力信號進行識別 。
針對普通壓力變送器在泄漏檢測靈敏度和泄漏分辨力上的不足，本課題組研制出一種新型的動態壓力變送器，在實際應用中取得了良好的效果。

經驗模態分解(Empirical Mode Decomposition，簡稱EMD) 是一種新的非平穩信號處理方法。

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