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。