本發明涉及管道健康監測，具體而言，涉及基于時序建模的管道完整性智能診斷與壽命預測系統。
背景技術：
1、管道作為油氣長輸管網、城市燃氣管網以及化工裝置中最重要的輸送單元，其完整性直接關系到人身安全、環境保護和裝置穩定運行。傳統的管道完整性管理主要依賴定期的離線監測手段，例如內檢測器（“智能清管”）、磁粉檢測、超聲檢測以及地面巡線等方式，在一定程度上能夠發現中重度腐蝕、變形、機械損傷等缺陷。但這類手段往往依靠“間歇式體檢”，檢測周期長、費用高，且難以及時捕捉在兩次檢測間隔內發生的快速劣化或突發性故障，對于長輸管道、大范圍管網和高風險區域而言存在明顯滯后性。一旦在檢測周期內發生泄漏或失穩事故，往往已經超出了傳統離線檢測的預警能力。
2、隨著在線監測技術的發展，行業中逐步引入壓力、流量、溫度、振動、聲發射、電化學腐蝕等多種在線傳感器，并結合scada系統或簡單數據采集終端實現對管道的遠程監控。然而，現有在線監測方式大多仍停留在“單變量閾值報警”或“簡單規則觸發”的水平，即對單一傳感器量設置上下限，當數值越線即觸發報警。這類方法難以綜合考慮多種物理量之間的耦合關系，不能有效識別早期弱異常和隱性退化過程；同時，現場工況復雜、工況切換頻繁，導致信號中包含大量噪聲和非平穩成分，簡單閾值法容易產生誤報、漏報。部分研究開始嘗試引入統計學方法或傳統時間序列模型，對某一類信號進行趨勢分析和異常檢測，但往往只針對單通道或少數通道數據，未能充分利用多源傳感信息，更缺乏對復雜工況下多模態時序數據的統一建模能力。
3、在壽命預測方面，目前工程中仍普遍采用基于經驗公式、安全系數或少量歷史失效樣本的簡化方法，例如按經驗腐蝕速率推算剩余壁厚、按設計壽命打折估算剩余壽命等。這些方法通常將管道視為靜態對象，很少顯式引入實時運行數據和在線監測結果，對載荷波動、輸送介質變化、環境條件變化等因素的影響考慮不足，難以對具體管段給出動態、精細化的剩余壽命估計。近年來雖有文獻提出利用機器學習模型進行故障診斷或壽命預測，但多數工作仍停留在離線建模和單一數據源層面，對壓力、振動、聲發射、電化學腐蝕等多源時序數據缺乏有效的融合機制，診斷結果難以與壽命預測結果形成統一的、可解釋的健康指數體系，也缺少可以在工程現場長期運行、自適應更新的完整解決方案。
4、因此，迫切需要基于時序建模的管道完整性智能診斷與壽命預測系統來解決上述這些問題。
技術實現思路
1、本發明的目的在于解決上述背景技術中提出的技術問題，提供了一種管道完整性智能診斷與壽命預測系統。
2、本發明的上述目的通過以下技術方案實現：
3、基于時序建模的管道完整性智能診斷與壽命預測系統，包括：
4、多源傳感采集模塊，用于采集管道運行過程中的壓力、溫度、振動、聲發射、電化學腐蝕信號、流量以及環境參數的原始時序數據；
5、數據同步與處理模塊，用于對所述原始時序數據進行時間戳對齊、頻率重采樣、噪聲過濾、缺失補全和數據歸一化處理，生成統一時基的融合輸入序列；
6、時序特征建模與異常診斷模塊，用于基于融合后的序列構建時序編碼模型，對短時突變特征與長期退化特征進行聯合建模，輸出反映管道健康變化的診斷結果；
7、管道健康指數生成模塊，用于根據所述時序特征偏離程度生成健康指數，用以表征管道不同時間節點的健康狀態；
8、壽命預測模塊，用于依據所述健康指數及歷史退化軌跡構建動態退化模型，預測管道的剩余壽命；
9、預警與可視化模塊，用于基于所述壽命預測結果生成多等級預警，并提供管道維護決策建議。
10、進一步的，所述多源傳感采集模塊包括用于檢測介質壓力的壓力傳感器、用于檢測介質及環境溫度的溫度傳感器、用于檢測管道結構振動的加速度傳感器、用于捕獲微裂紋聲發射信號的聲發射傳感器、用于監測試件腐蝕速率的電化學腐蝕探頭，以及用于監測工況流量變化的流量計。
11、進一步的，所述數據同步與處理模塊通過建立統一時序基線對不同采樣頻率的傳感器數據進行重采樣，并通過加權時間窗口插值方法對缺失數據進行補全，以保證多源數據在時間維度上的嚴格對齊。
12、進一步的，所述時序特征建模與異常診斷模塊采用跨模態注意力機制，對不同傳感器通道的時序特征進行加權融合，使得模型能夠自動突出在當前工況下最具診斷價值的傳感器信號。
13、進一步的，所述時序特征建模與異常診斷模塊包括短時突變特征提取子模型與長期退化特征提取子模型，前者用于捕獲泄漏、撞擊、疲勞裂紋萌生等瞬態異常，后者用于識別腐蝕加深、壁厚減薄、材料疲勞等緩慢退化過程。
14、進一步的，所述管道健康指數生成模塊通過計算當前時序特征與參考健康狀態的偏離程度，根據偏離幅度、偏離方向及連續性生成健康指數，用于量化管道健康狀態并作為壽命預測模型的基礎輸入。
15、進一步的，所述壽命預測模塊基于非線性退化模型對健康指數的變化趨勢進行擬合，并采用參數動態更新策略，根據新采集的監測數據持續校正退化模型的系數，實現剩余壽命預測的自適應調整。
16、進一步的，所述預警與可視化模塊設置多級預警閾值，所述預警閾值基于剩余壽命、健康指數變化速率及異常診斷結果綜合確定，以實現早期的中等級預警、趨勢預警與失效前的高風險預警。
17、進一步的，所述預警與可視化模塊提供的維護建議包括：維修時間窗口推薦、影響因子分析、管段優先級排序以及維護方案推薦，使運維人員能夠根據管道實際狀況制定精細化的檢修策略。
18、進一步的，系統進一步包括模型自學習模塊，用于根據新輸入的歷史監測數據、現場檢修記錄和失效樣本對時序特征模型與壽命預測模型進行周期性更新，實現整個系統的自進化式性能提升。
19、與現有技術相比，本發明具備以下有益效果：
20、1、本發明通過構建多源時序數據的統一建模框架，實現了對管道壓力、溫度、振動、聲發射、電化學腐蝕等多類型監測信號的同步處理與多尺度特征提取。與傳統基于單傳感器閾值的告警方式不同，本發明通過短時窗口與長期窗口的雙流結構綜合刻畫管道的突發性異常與緩變性退化趨勢，使系統能夠同時識別瞬態沖擊型事件（如泄漏初發、機械撞擊）和長期隱性劣化過程（如腐蝕加深、疲勞累計）。這種多尺度建模方式顯著提升了異常檢測的敏感度和穩定性，使系統在復雜工況和強噪聲背景下仍具有可靠的診斷能力。
21、2、在特征融合方面，本發明提出的跨模態注意力機制能夠根據不同工況自動分配各傳感通道的貢獻權重，將壓力、振動、聲發射、電化學信號等物理量之間潛在的關聯性和耦合關系顯式表達為連續權重，從而突破傳統多通道平均或簡單拼接帶來的信息損失。該機制使系統能夠根據實際運行狀態自動關注關鍵通道，例如在泄漏萌生階段自動提升聲發射與壓力波動的權重，在腐蝕擴展階段提高電化學信號的貢獻度，實現對不同退化模式的自適應識別，診斷結果更精準、可解釋性更強。
22、3、在健康狀態評價與壽命預測方面，本發明構建了從多源融合特征到健康指數（hi）再到指數型退化模型的完整預測鏈條，實現了健康診斷與剩余壽命評估的統一本體化建模。通過基于真實監測數據的健康指數曲線擬合和在線更新機制，本發明能夠動態跟蹤管道的實際退化速率，得到隨時間變化的剩余壽命（rul）預測結果，并建立輕—中—重三級預警體系，為管道運維人員提供明確的檢修優先級與決策依據。此外，本發明的自學習更新機制可將現場檢修記錄、故障樣本和新工況數據持續反饋至模型，形成不斷演進的智能診斷體系，使系統在長期運行中保持對新型故障模式的適應能力和高預測精度；綜上，本發明在智能診斷精度、預警及時性、壽命預測可靠性以及工程可落地性方面均具有顯著優勢。