中国国民经济的持续高速发展对能源特别是油气资源的需求越来越迫切。压力变送器管道由于自身具备的诸多优势，已成为主要的油气资源运输手段。但由于种种自然或人为原因，管道泄漏事故时有发生，有时会伴随着巨大的生命财产损失和环境污染。

目前国内外已有多种管道泄漏检测方法，其中基于压力变送器的压力信号的管道泄漏检测方法，如负压波法 不需要建立复杂的数学模型，具有施工量小、成本低、维护方便等优点，是一种受到广泛重视的泄漏检测方法。负压波法对较大的突发性泄漏事故十分有效，但由于其仅根据管道的压力信号进行泄漏的判断识别，因此存在误报警率高的缺点。压力变送器管道泄漏识别可以看作是对采集到的带有泄漏或非泄漏信息的数据进行分类的过程。天津大学的靳世久采用结构模式识别的方法对泄漏引起的负压波和调泵调阀引起的负压波加以区分。天津大学的王立坤利用小波包分析的方法对管道泄漏的压力信号进行特征提取。

北京化工大学的林伟国采用基于顺序能量比例结合功率谱的3 检验法对管道动态压力信号进行泄漏判断 ]。天津大学的曲志刚采用经验模态分解和混沌特性分析相结合的方法对管道沿线的光纤振动信号进行特征提取识别 ]。北京化工大学的林伟国结合神经网络模型对管道泄漏的动态压力信号进行识别 。
针对普通压力变送器在泄漏检测灵敏度和泄漏分辨力上的不足，本课题组研制出一种新型的动态压力变送器，在实际应用中取得了良好的效果。

经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，简称EMD) 是一种新的非平稳信号处理方法。

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