随着管道年限和建设长度的增加,管道发生泄漏事故的概率也大为增加,为了能够及时发现泄漏降低经济损失和环境污染,必须对天然气管道的运行状态做出监测。根据天然气管道泄漏信号的特征,提出了一种基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）算法的天然气管道泄漏信号降噪方法,并设计了一套基于物联网的天然气管道泄漏监测系统。本文的主要研究内容如下:管道发生泄漏时所产生的负压波信号在传输过程中会含有噪声,而噪声会影响泄漏检测的准确性和定位的精度,为了降低噪声的影响,本文以VMD为基础进行管道泄漏信号降噪方法研究。首先针对降噪方法中VMD参数模态个数K和惩戒参数α人为选择影响VMD的性能问题,提出了烟花优化算法（Fireworks Algorithm,FWA）对参数进行自适应选择,然后针对泄漏信号VMD分解后难以区分有效模态与噪声模态问题,提出了基于弗雷歇距离（Frechet Distance,FD）的区分和选择有效模态方法,通过有效模态对信号重构,完成信号的降噪,最后对含噪的管道泄漏信号进行实验分析,本文提出的基于烟花优化算法优化VMD参数和弗雷歇距离的降噪方法（FWA-VMD-HD）具有更高的信噪比和更低的平均绝对误差,证明了本文提出降噪方法的优越性。为了采集到管道泄漏时产生的负压波信号,以及对管道的运行情况进行实时监测,本文设计了基于物联网的天然气管道泄漏监测系统。首先设计了由MCU主控模块、信号采集模块、无线通讯模块和电源供电模块构成的下位机硬件,并设计了在下位机硬件上运行的软件程序,在物联网云平台搭建了系统的产品与设备,然后利用物联网数据可视化应用设计了系统的上位机WEB端数据监控平台,利用MATLAB和本文提出的FWA-VMD-FD降噪方法设计了系统上位机PC端信号处理平台,最后通过系统的功能测试,本系统能够对管道内部的压力、设备周围的温湿度和位置信息进行实时的采集并上传至物联网云平台,物联网平台可以对设备进行连接管理、设备管理和数据管理,系统的上位机WEB端可以对管道的运行数据进行实时监测,系统的上位机PC端APP可以实现管道信号的读入、频域分析和信号的降噪功能,验证了本文所设计的系统可以正常运行。