天然气管道在生产生活中扮演着重要的角色,是运输天然气的重要组成部分之一,它的出现给人们生活带来便利的同时更加具有特殊性和重要性。然而,受侵蚀、老化或地质灾害的影响,其管道泄漏不断发生,这不仅会严重污染环境,而且可能会危及到人类的生命。因此,解决天然气管道泄漏检测中存在的问题是迫在眉睫的,设计一套天然气管道泄漏检测系统是具有实用的价值,本文将利用奇异值分解算法（Singular Value Decomposition,SVD）和变分模态分解算法（Variational Mode Decomposition,VMD）对天然气管道信号进行分析与处理,设计了一套天然气管道泄漏检测方法。主要工作如下:针对管道信号中的大量噪声会淹没有效信号特征的问题,提出了基于SVD的管道信号的降噪方法。由于SVD方法中有效奇异值的选取会影响其降噪效果,利用奇异值能量变化率来优选奇异值个数,将所选的奇异值进行保留,其余奇异值舍弃,从而实现了对管道信号的降噪过程;以仿真信号以及实验室管道平台采集的管道泄漏信号为例,验证了SVD算法在处理管道信号方面具有优越性。针对管道信号中特征频率不确定的问题,提出了基于AOA-VMD的管道信号分解方法。该方法是利用算术优化算法（Arithmetic Optimization Algorithm,AOA）优化VMD的分解层数K和惩罚因子α ,使其能够根据信号自身的特征进行自适应选取最优组合,并利用优化出来的参数进行VMD分解,使信号分解为多个模态分量;通过与PSO-VMD、GA-VMD算法进行比较,验证了AOA-VMD方法针对天然气管道信号具有更好的分解效果。针对不同的特征会影响管道泄漏检测准确率的问题,提出了基于多特征融合的管道信号特征提取方法。该方法是利用SVD和AOA-VMD算法对管道信号进行处理,并提取特征分量的特征参数,构建成多特征融合的特征向量组,通过概率神经网络（Probabilistic Neural Network,PNN）对提取的特征进行训练和测试,以实验室管道信号为实验对象,实验结果表明多特征融合的特征提取方法能够相对全面地表征信号的特征信息,其识别准确率要优于单一特征的特征提取方法。为了验证本文所提的天然气管道泄漏检测方法的有效性,以实验室管道的三种不同状态的信号作为研究对象,将本文所提的方法应用到天然气管道信号中,通过实验结果验证了本文提出的方法的可行性以及稳定性,具有一定的研究意义。