基于支持向量机的油气管道安全监测信号识别方法

针对基于经验风险最小化原则的传统学习方法的不足,提出了一种基于支持向量机的油气管道安全识别方法通过基于Mach．Zehnder光纤干涉仪原理的分布式光纤振动信号传感器获取管道沿线振动信号,利用基于小波包分解的“能量-模式”方法提取振动信号的特征向量,并利用支持向量机根据振动信号的特征对其进行识别,判断管道沿线是否有异常事件发生．利用现场实验数据对该方法进行验证分析．结果表明,该方法识别正确率较高,实时性好．     

小波分析在管道泄漏信号识别中的应用

利用多尺度小波变换 ,把管道泄漏产生的负压波信号作为瞬态信号 ,来识别管道的局部泄漏特征。以光滑函数的一阶导数作为小波母函数 ,研究了管道泄漏特征信号拐点区间的敏感性 ,突出小波变换系数的局部极值性。分析表明 ,检测信号的小波变换系数极值的奇异性准确地反映了管道检测信号的泄漏特征 ,并且从局部描述了管道泄漏信号的瞬态正则性。对各级尺度系数进行了S形曲线拟合 ,此曲线能够完整地描述管道泄漏瞬变特征 ,其拐点区间描述了管道发生泄漏时的瞬变过程。     

小波分析在管道泄漏信号识别中的应用

利用多尺度小波变换，把管道泄漏产生的负压波信号作为瞬态信号，来识别管道的局部泄漏特征。以光滑函数的一阶导数作为小波母函数，研究了管道泄漏特征信号拐点区间的敏感性，突出小波变换系数的局部极值性。分析表明，检测信号的小波变换系数极值的奇异性准确地反映了管道检测信号的泄漏特征，并且从局部描述了管道泄漏信号的瞬态正则性。对各级尺度系数进行了S形曲线拟合，此曲线能够完整地描述管道泄漏瞬变特征，其拐点区间描述了管道发生泄漏时的瞬变过程。     

输油气管道安全技术探讨

管道输送是油气运输中最便捷、经济和可靠的方式。随着经济的发展、管道的大量敷设和长期运行,管道事故时有发生。管道的安全技术愈发引起人们的重视。     

在超声检测中利用小波分析降噪并提取伤信号

利用小波和幅度阈值与宽度阈值联合识别定量的方法，对火箭发动机药柱内部缺陷的超声信号进行降噪处理，同时提取缺陷信号。经实验验证，所提出的降噪和缺陷信号提取方法能有效地降低高频噪声的干扰，并正确地提取出缺陷信号。     

SVMs在油气管道焊缝缺陷检测中的应用

提出了基于支持向量机的焊管焊缝缺陷识别方法和步骤.对焊缝图像采用了图像增强、形态学处理、边缘检测等操作,解决焊缝图像在输入时受到外界干扰带来的图片噪声过多、缺陷边缘模糊和对比度低等问题,便于对焊缝图像进行特征提取.结合焊缝缺陷样本多分类的特点,对焊缝图像进行分类时使用SVM"一对一"聚类结构并对样本进行识别.实验结果表明,该模型具有识别精度高、速度快、容易实现等优点,适合对焊管焊缝缺陷的识别.     

风机振动信号的小波阈值降噪处理

针对现场采集到的风机振动信号中存在大量噪声问题,采用不同的小波和阈值组合对仿真信号进行降噪处理,得出db8小波和heursure阈值选取方法可以得到最优的降噪性能.并将该方法应用于风机实际振动信号的降噪处理.结果表明,采用db8小波和heursure阈值选取方法的降噪组合,不仅能够有效降低信号中的噪声成分,还很大限度的保持了原信号的故障特征.     

基于EMD的油气管道安全分布式光纤预警系统信号分析方法

针对油气管道安全分布式光纤预警系统检测信号的非平稳特征，提出了基于经验模态分解（EMD）的信号分析方法．预警系统基于Mach—Zehnder光纤干涉仪原理，沿油气管道同沟敷设光缆，利用其中三条单膜光纤构成分布式微振动测试传感器，实时检测管道沿途所发生的泄漏及其他异常事件．该信号分析方法将检测信号通过EMD分解为多个平稳的固有模态函数（IMF）之和，选择若干包含信号主要信息的IMF分量对其进行峭度分析，提取几种事件信号的特征．最后分析了现场实验数据及其信号处理结果．研究结果表明，该方法可以有效地对管道周围发生的泄漏和其他异常情况进行特征提取．     

小波变换在信号降噪处理中的应用

本文在介绍小波变换的消噪原理和方法的基础上,研究了影响小波变换降噪效果的两个主要因素:小波基函数和阈值。通过模拟的方法对同一信号分别采用db小波和sym小波进行降噪处理;以及用相同的小波基函数,采用不同的阈值,对其降噪处理。     

小波变换在信号奇异性检测中的应用

从理论上探讨小波变换如何具体确定奇异点的位置及如何进行边缘检测。     

汽车振动信号去噪分析中的小波参数选择

对振动信号阈值去噪中的小波母函数、阈值大小以及系数的量化方法的选择进行了研究。根据去噪性能的信噪比增益和去噪因子2个评价指标,对Daubechies小波系和Symlets小波系的30种小波母函数进行了筛选,选取db13和sym11小波作为较优小波母函数;介绍了自适应阈值的计算方法,在此基础上分析了传统软硬阈值方法的优缺点,提出了一种改进的阈值方法,并将它们应用于仿真信号和实际汽车振动信号的去噪,取得了较好的去噪效果。     

岩石爆破振动信号的EMD滤波与消噪

研究了采用经验模态分解（EMD）法对信号进行滤波、消噪的原理和过程，运用小波滤波和EMD滤波方法对仿真信号进行比较，并将EMD滤波、消噪法引入岩石爆破与冲击破碎信号处理领域中。结果表明：采用小波与EMD2种滤波、消噪的方法都能获得较好的效果，而基于EMD滤波、消噪法是依据信号分解结果的频谱特性进行选择性的滤波和消噪，更能充分保留信号本身所固有的非平稳特征，具有自适应强和灵活、有效的特点，是一种更好的爆破振动信号滤波、消噪法。     

输气管道泄漏音波信号传播特性及预测模型

输气管道泄漏音波在管内传播过程中发生衰减,在安装音波传感器前必须明确管内音波信号的传播距离。综合考虑介质黏滞吸收和热传导作用及特殊管件(弯管、分支及变径管)的吸收作用,建立泄漏音波在管内传播模型。利用改进的小波分析法对泄漏音波信号时频域特征进行分析,模拟分析不同特殊管件对音波传播的影响,并利用高压泄漏试验装置对建立的传播模型进行验证。结果表明:泄漏音波在管内以平面波形式传播,泄漏信号幅值能量占优的频带主要集中在0～0.366 Hz及2.93～46.88 Hz内,直管和弯管对音波衰减影响较小,只有分支和变径(变径流量计、阀门)对音波传播影响较大;得到的拟合音波吸收系数与理论吸收系数吻合较好,模型计算结果较为准确,可提高音波泄漏检测的准确性。     

天然气管道泄漏点的定位检测方法研究

将负压波法应用到天然气输气管道的泄漏检测与定位中,分析了影响负压波传播速度的因素,修正了定位公式,利用小波技术对负压波信号进行了消噪处理并捕捉了压力突降点,提高了检测灵敏度与定位的精度,仿真实验证明了此方法的有效性.     

煤层瓦斯吸附解吸过程中温度信号的小波去噪方法

研究地应力与瓦斯压力共同作用下煤体吸附解吸煤层瓦斯时的温度演化趋势有重要意义,但也发现实验数据因含有较多的噪声而很难获得其真实信号,为此,针对不同实验条件下获得的煤体吸附解吸煤层瓦斯时的温度信号演化的特点,拟采用基于MATLAB的小波去噪方法剔除噪声还原真实信号,以得到真实温度演化曲线。通过对几种常用小波基函数和不同分解层数的对比分析,选用了消失矩阶数较高、光滑性较好的sym8小波基函数中的8层分解,其重构后的温度信号基本去除了高频的噪声信号,且较好地保留了低频以及平稳信号。结果表明,其去噪效果较好,能够较好地反映煤体在吸附、解吸煤层瓦斯过程中温度的演化规律。     

小波变换理论在管道泄漏检测中的作用

分析了负压波泄漏定位方法的关键技术，提出了小波变换与负压波相结合的方法，利用信号奇异点与小波变换模极大值在多尺度上变化对应的性质，将离散小波变换应用到获取压力波信号序列特征奇异点中，可以对泄漏点进行定位。因为现场采集的数据中含有大量噪声，采取小波门限去除噪声干扰的方法，可以很好地消除噪声干扰。在实际应用中取得了良好的效果。     

隧道掏槽爆破振动信号两种分析方法

通过设计两次起爆的起爆网路,控制掏槽眼引起的振动速度,有效地减少了振动对周边构建物的影响。对掏槽爆破时振动信号进行了FFT分析、小波包分析,结果发现:单向爆破振动速度控制在2.1 cm/s以内,振动频率集中于50~100 Hz。傅里叶分析法(FFT法)与小波包分析法在处理振动信号主频的结果相差不大,速度的FFT图谱与爆破振动信号能量-频谱图相似。可用FFT法快速粗略地计算振动信号的主频与估计能量分配比例。但FFT法计算精度没有小波包分析法高,在精度要求高的情况下仍需使用小波包分析法进行信号分析。     

小波变换在旋转机械振动信号检测中的应用

讨论了小波变换的分析方法,为提取旋转机械振动信号特征提供了理论方法.实践表明:小波理论的发展适应于振动信号检测的要求,给监测旋转机械的正常运转和可能引发故障的原因提供了一种科学的研究方法.     

基于EMD与小波阈值的爆破震动信号去噪方法

针对小波阈值法去噪效果有限和EMD低通法去噪存在信号失真问题,综合EMD方法分解、重构方便和小波阈值法灵活、可调的优点,提出一种EMD-小波阈值爆破震动信号去噪方法.基于某矿地表实测数据,借助EMD的自适应分解特性,在原始信号分解的基础上,识别属于高频噪声的IMF1和IMF2分量,并对其进行小波阈值去噪处理,提取淹没在噪声中的有用特征信息MF1和MF2,最后,将MF1、MF2与剩余IMF分量及余量R进行重构,得到干净信号.通过频谱和小波包能量分析知:EMD-小波阈值法既能有效去除噪声,又能很好保留真实信号,还可避免EMD分解的端点震荡效应,是一种高效的爆破震动信号去噪方法.