基于小波包熵与AFSA-SVM的压力管道泄漏识别

为了快速、准确地诊断出输气压力管道不同的泄漏状态,提出了一种基于小波包熵与人工鱼群优化支持向量机(AFSA-SVM)相结合的压力管道泄漏模式识别方法。该方法首先对管道泄漏时产生的声发射信号进行小波包分解,并对分解的最后一层节点重构信号进行相关性分析,以获得敏感的节点信号。然后求取这些敏感节点信号的小波包熵值,作为管道不同泄漏信号的特征向量。最后将小波包熵值输入到SVM中,并运用AFSA方法对SVM分类器中惩罚因子C与核函数参数g进行全局优化,以提高其分类准确率。实验结果表明,该方法能准确地识别压力管道不同的泄漏状态,为天然气管道泄漏状态监测提供新方法。     

基于VPL的输油管道实时泄漏检测系统

针对现有管道泄漏检测技术在管道微小泄漏检测和油品泄漏损失计算方面存在的不足,基于流体动力学和容量守恒原理,开发基于VPL（Visual Pipeline）的输油管道实时泄漏检测系统。建立管道模拟平台,通过组态编辑器、图像界面、管道工作室和SCADA 接口,开展输油管道实时泄漏检测、定位与分析,实现管道实时泄漏检测、报警,以及泄漏量的定量计算。现场测试结果显示,所开发的输油管道泄漏检测系统最小泄漏检出率为0.7%,泄漏点定位精度为96.96%,泄漏量计算准确率为94.42%。研究结果表明:基于VPL的输油管道实时泄漏检测系统漏报、误报率低,检测定位精度较高,尤其对于微小泄漏优势明显;同时,该系统能够实时定量计算油品泄漏损失,可以用于输油管道泄漏检测与应急辅助决策。     

基于LabVIEW的长输天然气管道泄漏检测与定位研究

为了研究长输天然气管道泄漏检测与定位技术,将管道泄漏检测技术中常用的负压波检测原理与Lab VIEW技术相结合,设计了一套基于Lab VIEW的长输天然气管道泄漏检测与定位分析程序,利用该程序对长输天然气管道泄漏的负压波信号进行滤波和数据处理。利用小波变换的多尺度功能,提取信号的突变或瞬态特征,计算奇异点位置,达到泄漏定位的目的;选取不同类型小波进行泄漏定位误差分析,找出该工况条件下最佳的小波类型。结果表明:该程序对泄漏点的定位误差在4%以内,具有较高的精确度和可行性;在该工况下,最佳的小波类型为db5,其定位误差精确到0.034%。     

Matlab小波变换在燃气管道泄漏检测中的试验研究

应用Matlab小波变换对燃气管道泄漏信号进行消噪处理,得到了更为精确的泄漏定位结果。首先阐述了小波变换的原理和步骤,通过实验室模拟油气管道进行燃气管道泄漏模拟试验,运用matlab小波工具箱,对不同小波基以及不同阈值处理后的几种偏差进行比较后选取db8小波基对气体管道进行7尺度分析,结合时延估计的检测定位原理得出泄漏位置坐标。结果证明小波消噪确实提高了管道泄漏的定位精度。     

基于多层感知器神经网络和统计小波特征的管道泄漏诊断

油气输送管道泄漏造成的主要问题包括环境危害和经济损失.为了降低管道泄漏造成的危害,提出了一种新的方法用于检测管道泄漏情况.该方法主要通过故障检测与隔离系统建立入口压力与出口流量之间的定量关系,首先,采用OLGA软件模拟获得管道入口压力和出口流量数据,为了提高模型精度,利用小波变换的多尺度分解和重构技术将获取的数据信号分为3级,并将其作为故障检测与隔离系统的训练数据.然后采用统计技术、小波变换及2种方法的融合等方式提取信号的均值、偏差、峰度等特征,将特征提取结果分别作为多层感知器神经网络分类器的输入来确定泄漏状态.最后,利用混淆矩阵对泄漏识别的精度进行验证.对一段长约5 km的天然气管道进行了泄漏检测,将泄漏类型分为10类,结果表明,提出的方法对泄漏位置和泄漏尺寸的自动检测识别率约为92％.该方法不仅可以检测泄漏故障的发生,还可以确定泄漏故障的位置和严重程度.     

声发射法检测输气管道泄漏的研究综述

声发射法检测管道泄漏是目前的热点方法,研究涉及泄漏信号的产生与传播、信号拾取与处理、基于信号的智能识别与定位等。通过介绍声发射检测定位原理及一些基本规律,详细分析小波分析、局域均值分解、经验模态分解、变分模态分解在处理泄漏信号时的优劣,探讨人工智能在处理管道泄漏声发射信号中的应用,总结管道泄漏的模态研究、相关试验研究,来理清基于声发射的管道泄漏检测现状及展望未来发展。     

油田集输管道泄漏次声波在线监测实验研究

在一个呈“V”型，大高程差间歇输油管道开展泄漏次声波监测现场试验研究，模拟同一位置、不同孔径下的泄漏特征，提出了信号白化降噪与自适应滤波相结合的数据处理算法，有效剔除了背景噪声的干扰，突出了泄漏信号下降沿特征，提高了泄漏识别定位能力，结果表明，该方法可检出最小3 mm孔径的泄漏，且定位误差均在100 m以内，可为油田集输管道泄漏监测提供有效支撑。     

基于小波分析的起重机伸缩液压缸泄漏诊断方法研究

本文针对液压缸泄漏诊断方法存在的不足,提出了一种基于小波分析的实时在线监测起重机伸缩液压缸泄漏故障检测方法,通过提取并对泄漏故障特征信号进行小波变换分析和试验台试验验证,可实现对液压缸隐蔽泄漏故障的检测及泄漏程度的鉴别,为起重机伸缩液压缸的泄漏故障分析提供了一种新的有效且快速的检测方法。     

基于小波包分析的石油井架结构损伤识别试验研究

通过对井架相似模型损伤工况模拟,提取其在承载时的振动响应信号,利用小波包变换方法获得小波包节点能量,得到基于归一化能量特征向量的损伤评价指标。研究表明:该指标可用于井架结构损伤位置的准确识别;将小波包能量分析与振动测试技术相结合的研究方法,为石油井架的损伤识别提供了新思路。     

基于Hilbert谱信息熵的煤矸放落振动特征分析

针对煤矿安全生产中的综放工作面煤矸界面探测问题,提出利用煤矸下落冲击钢板的振动特征来探测煤矸界面的方法。煤矸振动信号表现出非平稳特征,采用经验模态分解方法将复杂矿井环境下的煤矸振动信号分解成固有模态分量。选择包含煤矸振动特征的前7个本征模函数(IMF)分量,通过Hilbert变换得到Hilbert谱。分析不同放煤状态下钢板振动信号的Hilbert谱发现,顶煤下落时的Hilbert谱分布较均匀,而煤矸混放时的Hilbert谱呈现不均匀分布。根据信息熵理论,提出了基于Hilbert谱信息熵的煤矸振动特征提取方法。试验结果表明,顶煤下落时的Hilbert谱信息熵要大于煤矸混放时的Hilbert谱信息熵,因此,煤矸振动的Hilbert谱信息熵特征能够准确地反映放煤状态。     

基于IEEMD样本熵分析的管道泄漏定位

为降低城市管道泄漏定位误差,提出1种改进的集合经验模态分解（IEEMD）样本熵分析的管道多点泄漏定位方法。首先通过在EEMD中添加自相关函数计算和EMD算法,得到IEEMD;然后应用IEEMD可将原始泄漏信号直接去噪并分解为真实信号分量和冗余分量,经样本熵分析计算剔除冗余分量,获得有效泄漏信号;最后根据互相关时延计算和声发射时差定位法精确计算泄漏点位置。结果表明:该方法泄漏信号提取效果好、计算效率更高,有效提高了信号的信噪比,降低了信号的均方误差;该方法将管道泄漏定位误差降低至4.06%,较大程度提高了管道泄漏定位精确度。     

基于多模型耦合的化工物料输送管道泄漏检测系统研究

将物料平衡统计模型、信号序列相关分析模型和管道机理模型进行耦合,实现了管道泄漏事故的检测、空间定位和泄漏量估算.多模型耦合的方法降低了利用单一模型进行检测的漏检风险.将模型与GIS紧密集成,实现了泄漏信息的直观显示,可有效提高化工管道泄漏事故的应急反应效率.     

基于小波包变换和ELM的滚动轴承故障诊断研究

为了准确诊断滚动轴承故障,降低滚动轴承故障对设备运行的影响,提出了一种基于小波包变换分析与极限学习机相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先,通过小波包变换对轴承振动信号进行消噪处理,采用均方根差和平滑度法为指标筛选出合适的小波基函数,用以对原始信号进行消噪处理.然后以信号的8种特征作为指标对消噪后的信号进行特征值提取,并通过时域、频域信息图对轴承故障进行先验诊断.最后将提取的特征值作为样本通过极限学习机的方法对轴承故障类别进行分类、诊断.研究表明,该方法能够准确地对轴承故障类别进行诊断,为轴承的故障诊断提供了新的思路.     

受限空间瓦斯爆炸冲击波压力信号小波包去噪研究

由于受限空间瓦斯爆炸冲击波压力信号具有突变性和瞬态非平稳性特点,采用小波包分析进行去噪处理。选取典型的Daubechies小波包系和Symlets小波包系各小波包基对信号的重构均方根误差,并计算了原始信号与重构信号的相关系数,确定Sym8为处理瓦斯爆炸冲击波压力信号的最佳小波包基。去噪结果显示:小波包分析在降低噪声的同时,仍然保留信号突变部分的信息,能尽可能不失真得重现有效信号,受限空间瓦斯爆炸冲击波压力信号小波包去噪能够得到更可靠地结果。     

负压波-声波耦合天然气管道泄漏检测与定位

天然气管道泄漏具有巨大的危害性,其准确的检测与定位是安全领域的重要课题。根据管道泄漏瞬间产生的局部流场畸变引起的脉冲负压波和泄漏口高速射流产生的持续巨大噪声,提出一种基于负压波-声波耦合的天然气管道泄漏检测方法,解决单一信号识别的准确性和时效性较差的问题。结果显示,通过负压波-声波的信息融合可有效提高泄漏判断的准确性,同时两种信号在同一测点的时间差可定位泄漏的位置。文末还推导了泄漏判别依据和定位原理的基本公式。     

压力管道泄漏声发射源定位的实验研究

结合实验室声发射仪和油气管道设备,建立了充气管道泄漏声发射检测系统模型,分别在传感器间距、管道压力和泄漏量三种变化状态下进行了泄漏源定位影响实验。对管道泄漏声发射信号的时域统计特征、频域分布特征以及泄漏信号的相关性作了分析;从声信号能量累计和衰减特性方面对互相关定位法和幅度衰减测量区域定位法的可行性进行了计算,表明在传感器间距较小和泄漏量较小的状态下,在背景噪声较小的环境中,用互相关法具有较好的定位精度;而幅度衰减测量区域定位方法对泄漏源的定位误差较大。     

基于VMD分量相对熵分析的压力管道泄漏定位

为减小压力管道泄漏定位误差,从而及时处理管道泄漏,预防事故,首先,提出一种基于变分模态分解(VMD)分量相对熵分析的管道泄漏定位方法,采用VMD分解泄漏信号,获得多个分量,用相对熵分析自适应选择方法去除与管道泄漏信号混合的非泄漏信号,获取最佳观测信号;然后,利用管道模态声发射理论与广义S变换互时频分析,减少泄漏声发射信号频散性对定位的影响,获取较准确的泄漏信号的时延与声速;最后,利用管道泄漏时差定位公式计算泄漏位置,实现管道泄漏的精确定位。结果表明:该方法能够实现管道泄漏精确定位,与直接互时频分析方法以及相关系数分析法相比,定位精度明显提高。     

管道泄漏次声波信号特征及衰减规律的数值模拟研究

为了更加精确地对输送管道泄漏进行检测,采用COMSOL软件对管道次声波检测泄漏信号的频谱、声压级及衰减规律进行数值计算研究。结果表明：管道泄漏信号的声压级峰值频率出现2个范围,即0.01～2Hz和10～12Hz;随着管道压力和泄漏孔径增大,泄漏点所产生的次声波信号幅度呈增大趋势,泄漏产生的声压级与平面波总功耗也同样增加。研究成果可为城市埋地输送管道泄漏的次声波检测定位方法提供理论依据。     

基于改进ELMD和多尺度熵的管道泄漏信号识别

为预防城市管道泄漏事故,准确提取管道泄漏信号的特征,首先提出一种改进的总体局域均值分解(ELMD)与多尺度熵的管道泄漏信号识别方法,通过峰值波形匹配延拓法处理端点处的信号,减弱端点处信号分量的畸变、失真;然后对管道原始泄漏信号进行ELMD分解,得到一系列乘积函数(PF),计算各PF分量的多尺度熵值,根据熵值的大小筛选出含有主要泄漏信息的PF分量,消除背景噪声的影响;最后构建反向传播(BP)神经网络,并识别泄漏信号。结果表明:该方法减少了分解后的误差,能够实现管道泄漏的检测,与未改进的ELMD方法相比,泄漏信号的识别率更高。     

隧道掘进爆破振动对围岩影响的HHT分析

为了探究隧道掘进爆破振动信号在围岩等级改变处的传播衰减特性,以新建铁路北京至沈阳客运专线（辽宁段）TJ-1标三棱山隧道为工程背景,采用理论分析与现场试验相结合的方法,基于TC-4850监测试验数据,对爆破质点振速时程曲线进行EMD分解和Hilbert变换。依据测点3个方向的边际谱和瞬时能量谱,分析爆破振动能量在时域和频域的分布规律,进而可以得出各频带的能量百分比以及总能量与距离的关系曲线。通过分析地震波信号沿隧道围岩传播衰减性质可以得出:爆破振动能量在频域上分布具有各向异性,而且在垂直方向上具有数量比例高、所占频带低的特点;隧道掘进爆破振动总能量在围岩等级改变处出现“断崖式”衰减,且在Ⅳ级围岩中相对衰减率更高,衰减更为迅速。