所述系统频率域响应函数正通过测量和转换该两个信号一一主动产生W及传播 扩散（入射与反射）后的复杂叠加波信号一一得到。
[0043] 管道的缺陷类型为管道堵塞、未知连接支管、管道漏水或管道空气囊缺陷。
[0044] 图3显示了针对本发明包括的四种不同管道缺陷实例得到的系统频率域响应函 数结果；其中图3(a)为管道漏水缺陷分析结果；其中图3(b)为管道堵塞缺陷分析结果；其 中图3(c)为未知连接支管缺陷分析结果；其中图3(d)为管道空气囊缺陷分析结果。
[0045] 同时，根据经典一维瞬变流数学模型对已知信息的原始无损管道（即没有任何管 道缺陷情况）进行数值模拟得到相应管道系统理论结果，并绘于图3中作对比（即图中标 示无损管道系统的结果），图3结果表明针对不同的管道缺陷，其系统频率域响应函数表现 模式各异。
[0046] 所述数值模拟是针对无任何管道缺陷条件下的原始管道系统进行模拟计算，W获 取无损系统的理论值，然后通过测量值（转换后）与理论值比较，其差别来判定缺陷类型， 并后续优化拟合缺陷的信息。
[0047] 步骤102 ;在系统频率域响应函数抓取若干个周期波峰对应的波峰值和对应的频 率值。
[0048] 具体的，根据图2所述方法步骤得到的系统频率域响应函数，依次获取频率域一 系列波峰值与对应频率值；抓取首5~10个周期波峰对应的值，即k= 1. .. 5 (或10等）。
[0049] 步骤103 ;根据对所述若干个周期波峰对应的波峰值和对应的频率值与经数值模 拟得到的无损管道系统理论值进行比较判断管道的缺陷类型。
[0050] 具体的，将若干个周期波峰对应的波峰值和对应的频率值与无损管道系统理论 结果进行比较，获得频率域压力波峰衰减值与对应的频率偏移值；当优化拟合后的频率偏 移值满足
时，确定管道的缺陷类型为堵塞或未知连接支管缺陷，其中， 5Off似为频率偏移值，《th。为无损管道系统理论共振频率，《tM=na/化。，A为无损管 道系统数值模拟结果与测试数据结果差值，n为最大检测精度或最低数据监测精度；当优 化拟合后的频率域压力波峰衰减值满足
时，确定管道的缺陷类型为管 道漏水或管道空气囊缺陷，其中，5Pu(k)为频率域压力波峰衰减值，山。=频率域对应的水 压波初始值。
[0051] 其中，在进行特征模式类型判断时，优先判断频移模式，然后判断衰减模式。如满 足上述模式类型判断条件，则选择该模式类型下的两种可能缺陷模式分别进行W下步骤的 优化拟合计算，并比较选择最优结果。如上述两种模式类型条件均不满足，则表示管道系统 中无本发明方法可检测的管道缺陷类型与信息，无需进行W下优化拟合计算。
[0052] 步骤104 ;根据对所述判断确定的管道的缺陷类型，选择相应类型的水力波特征 模式作为目标方程进一步优化拟合所述获得的频率域压力波峰衰减值与对应的频率偏移 值，得到具体的管道缺陷物理信息，包括缺陷在管道系统中的位置与缺陷大小。
[0053] 各水力波特征模式具体为：
[0054] (1)管道漏水模式：
[00巧] 5 P。似=a cos (2 31 k入L_日）+ 0
[0056] 其中：5P。（k)为频率域压力波峰衰减值（m) ;k为波峰编号；a为漏水面积相关 的参数（m) ;A,=无量纲标准化漏水位置参数，并且Ax/L;x=漏水位置与管线上游 端点距离（m);L=管线总长度（m) ; 0 =漏水位置相关的相角；0 =初始压力条件相关参 数（m)。
[0057] (2)管道堵塞模式：
[0058]
[00则其中：5 ?rf(k)为频率域压力波峰频率偏移值化Z) ;Wrf0= ?rf。似为无损（无 堵塞）条件下的波峰频率值（即理论共振频率）化2) ;ebk=堵塞截面积相关参数；Abki,2,3 =与管道堵塞位置与长度相关的参数（S);其他参数同前所述。
[0060] (3)管道未知支管模式；
[0061]
[0062] 其中；ebt为未知支管截面积相关参数；A 2,3为与未知支管位置与长度相关的 参数（S);其他参数同前所述。
[0063] (4)管道空气囊模式：
[0064]
[0065] 其中；Y为管道水力波传播阻抗参数（nr2s)，Y=a/gA;a=波速（ms4);A= 管道截面积（m2);g=重力加速度（ms^2);K二空气初始状态相关的热动力学参数加2)， K= ￥V?化。；空气囊初始体积（m3);n=空气热能指数，通常条件下n= 1. 1~1. 8 ;&。=空气囊初始压力水头（m) ;A3bi,2=与空气囊位置相关参数（S);其他参数 同前所述。
[0066] 在判断确定管道缺陷类型后，即可选择上述相应的特征模式方程，根据所述获得 的频率域压力波峰衰减值（5P。化)）或对应的频率偏移值（5 ?化)），进行反向求解计算 W确定管道缺陷物理信息，包括位置与大小。但是，由于上述各水力特征模式方程极具非线 性，并且测量数据转换得到的数据5P。化)、5 ?tf(k)或Off。化）的局部性与相关重复性， 本发明将提出W下优化拟合方法进行全局高效求解管道缺陷信息。
[0067]W所述测量数据转换获得的5P。化)、5 ?tf(k)或《,,。似作为已知量，而W管道 缺陷信息（位置与大小）作为未知量，在满足上述选定缺陷类型的水力特征模式方程条件 下，设置目标优化函数如下：
其中G=目标函数适应 度；LHS为各特征模式方程等式左边值，即由测量数据转换得到的频率域压力波峰衰减值 (5P。化)）或对应的频率偏移值（SOff化)）；RHS为各特征模式方程等式右边值，即优化计 算值；N为各特征模式编号，用W表示本发明所述四种不同的特征模式。
[0068] 基于上述步骤103判断得到的不同管道缺陷类型，此处优化函数的待拟合参数 (即管道缺陷位置与大小）与约束条件则分别包括：
[006引（1)管道漏水；日G[0，D。];入lE[oa];日G[0,2 3T];eG[-Hu0，H。。];其中 0。=无损管道管径（m)出。。=频率域对应的水压波初始值（m) ;D。及H。。均为已知值；其他 参数同前所述，且在给定管道系统中已知；
[0070]似管道堵塞；ebfE[-1，：L];入bkl+入bk2+入bk3=入0;入bkl,2,3E[0,入0];其中入 0 =无损管道系统波传播周期（S);其他参数同前所述，且在给定管道系统中已知；
[OCm] 做未知支管；EbrG[-la];人虹1+Abr2=入。；入虹1,2,3居[0,入。];其中其他参 数同前所述，且在给定管道系统中已知；
[0072] (4)空气囊：￥屈E[0, 0.2571。。%]化。￡ [0,H。];入油1+入油2=入。；入油1, 2G[0,A。];其中U=待测管线长度（m);其他参数同前所述，且在给定管道系统中已知。
[0073] 所述管道缺陷模式-数据拟合优化计算采用基于智能遗传算法的全局优化方法 求解。如图4所示，结合上述步骤102和103的结果，利用智能遗传算法实现优化求解的具 体流程与步骤包括：
[0074] (a)对上述水力特征模式各变量（即管道缺陷信息值）在给定约束范围内进行编 码，如采用实数型编码，编码长度取决于求解精度与计算速度要求。
[00巧]化）设置遗传群组个体数量M(取偶数），随机选择M组变量初始编码值，即生成初 始父代方案群组，根据计算精度要求而定，如取M= 1000。
[007引（C)根据（a)中设定的编码规则，进行父代群组解码得到各变量对应原始值，并代 入上述目标优化函数计算得到每个群组个体对应的适应度Gw,j.，（j= 1，2，...M)。
[0077] (d)对计算的适应度排序，如从小到大，并选择部分最优群体个体K(取偶数），即 排列最前面的K个个体，直接保留遗传至下一代群体，如取K= 2%M。
[0078] (e)对父代群组个体进行选择遗传操作；设定选择概率IV如r,= 0. 8,从父代群 组的所有个体中按照此设定概率随机选择2个父代个体。
[0079] (f)对选择的2个父代个体进行杂交遗传操作.设定杂交概率r。，如r,= 0. 7,按 照此设定概率确定已选择的2个父代个体对应的编码位置，并交换彼此该位置的编码值， 从而得到2个新的个体，即子代个体。
[0080](g)对上述得到的2个子代个体进行变异遗传操作；设定变异概率r。，如rm= 0. 05,按照此设定概率对2个子代个体的各个位置编码依次进行变异操作，得到2个新的子 代个体。
[008。似重复（d)至讯步骤，直至产生（M-K)个新子代个体为止。
[0082] (i)将父代保留的K个个体W及上述遗传进化的M-K个子代个体，即总共M个个 体，组成新的父代群组，返回至步骤（C)进行下一代遗传操作，直至满足计算收敛要求，如 达到最大遗传代数或最佳计算适应度精度。
[0083] (j)对上述遗传模拟优化得到的最优群组个体进行解码并进行适应度值计算，得 到对应的最优管道缺陷信息值。
[0084] 步骤105;完成上述步骤104的优化拟合计算后，