1.一种基于VMD分量相对熵分析的管道泄漏定位方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：利用声发射管道泄漏采集系统分别采集管道泄漏状态下和无泄漏状态下的声发射信号，得到泄漏声发射信号与无泄漏声发射信号；

S2：对采集到的泄漏声发射信号进行变分模态分解，即VMD分解，得到若干个固有模态函数的IMF分量，然后用所有IMF分量分别与泄漏声发射信号和无泄漏声发射信号相结合，分别求出以上两种信号的相对熵值；在对这两种信号的相对熵进行自适应分析，提取与含有泄漏特征信号对应的IMF分量进行信号重构分析，选取两种信号的最佳观测信号；

S3：对步骤S2中获得的两最佳观测信号进行广义S变换，获得互相关函数，利用互时频分析方法对两最佳观测信号的互相关函数进行时频分析，得到与之相应的延时τ与频率ω；

S4：依据步骤S3得到的声发射泄漏信号的频率值，结合模态声发射频散曲线选取主要模态，得到相应的声发射信号声速v；

S5：根据时差定位原理，利用步骤S3得到的声发射信号延时τ与步骤S4得到的声速v计算出管道泄漏位置。

2.根据权利要求1所述的基于VMD分量相对熵分析的管道泄漏定位方法，其特征在于：所述步骤S2中，泄漏声发射信号用X(t)表示，无泄漏声发射信号用W(t)表示，对泄漏声发射信号X(t)进行VMD分解，得到IMF分量，并进行最佳观测信号的选取，具体步骤如下：S2.1：对泄漏声发射信号X(t)，利用VMD分解成k个固有模态函数的IMF分量，用公式(1)表示为：其中：uk(t)为第k个固有模态函数分量，k＝1,2,...n；

S2.2：为选取若干个IMF分量组成的最佳观测信号，设计基于相对熵分析对IMF分量进行自适应性选择方法，其中相对熵值越小，说明两信号之间的关联性越大；

分别求解IMF分量和泄漏声发射信号、无泄漏声发射信号的相对熵值αk和βk，αk表示泄漏声发射信号与第k个IMF分量的相对熵值，βk表示无泄漏声发射信号与第k个IMF分量的相对熵值，泄漏声发射信号X(t)与IMF分量uk的相对熵定义为：

α(X(t),uk)＝α(X(t)||uk)+α(X(t)||uk)，k＝1,2,...n     (8)无泄漏声发射信号W(t)与IMF分量uk的相对熵定义为：

β(W(t),uk)＝β(W(t)||uk)+β(W(t)||uk)，k＝1,2,...n    (9)在{α1,α2,...,αk}中选取最小的三个熵值对应的IMF分量，进行重构，得到信号x1，则该信号包涵了与泄漏信号相关程度最高的有效信息；在{β1,β2,...,βk}中选取最大的三个相对熵值对应的IMF分量，进行重构，得到信号x2，则该信号实质为去除管道检测背景噪声后的泄漏声发射信号；后再将得到的重构信号x1，x2进行再次重构，此时得到的信号含有的泄漏信息最大，以此信号作为最佳观测信号X′1(t)，X′2(t)。

3.根据权利要求2所述的基于VMD分量相对熵分析的管道泄漏定位方法，其特征在于：所述步骤S3中，由步骤S2得到最佳观测信号X′1(t)，X′2(t)求解其互相关函数R(τ)：其中，τ为两最佳观测信号的延时；

利用广义S变换分析时变互相关函数的延时τ与频率ω的关系，即为：

其中， 表示两最佳观测信号的互相关函数的时频分布，其中，ω表示频率，则广义S变换为：其中，参数p可以根据经验最优时频分辨率方法来确定，λ为调节因子；

最佳观测信号的互相关函数时频分布 的峰值对应的时间即为两观最佳测信号的延时τ，峰值对应的频率ω为延时τ的两最佳观测信号相关性最强的频率，即为其中，ω1和Τ分别为时频分布的相应峰值的频率和两最佳观测信号的延时。

4.根据权利要求3所述的基于VMD分量相对熵分析的管道泄漏定位方法，其特征在于：所述步骤S5中，通过得到的泄漏信号延时τ与传播速度v，依据时差定位法即可确定管道泄漏点的位置，即为：其中，l为估计漏定位值，即泄漏点到上游压力传感器的距离；L为两压力传感器之间的距离；v(ω1)为频率为ω1时的泄漏声发射信号在管道中的传播速度，可结合模态声发射频散曲线选取主要模态，得到相应的泄漏声发射信号传播速度。