基于VMD改进算法的气体管道泄漏检测

为提取气体管道声波信号中的泄漏成分并进行重构,提出一种结合VMD( VMD: Variational Mode Decomposition) 和误差能量算法的特征提取方法。该方法首先利用油气管道泄漏检测系统模拟气体管道的微小泄漏,并采集泄漏声波信号; 然后利用VMD 算法将采集到的泄漏声波信号分解为一系列带宽受限的固有模态;随后,使用误差能量算法选择有效模态; 最后,利用有效模态进行信号重构。通过仿真分析发现,该改进算法可以提取有效模态,利用该方法处理气体管道微小泄漏声波信号,能有效滤除噪声并重构原始信号。     

基于鲸鱼优化算法的变分模态分解和改进的自适应加权融合算法的管道泄漏检测与定位方法

针对管道泄漏检测与定位方法存在负压波传播衰减、噪声干扰大、数据融合率低等3种问题,提出了基于鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)的变分模态分解(variational modal decomposition, VMD)和改进的自适应加权融合算法(improved adaptive weighted fusion, IAWF)的管道泄漏检测与定位方法。该方法提出了三传感器泄漏检测与定位模型,并利用抗干扰能力强的WOA-VMD算法对原始信号进行消噪处理;然后采用小波分析求消噪信号的奇异点,进一步求出压力变送器检测到负压波信号的时间差;在此基础上,利用改进的自适应加权融合算法对多传感器数据进行融合,最终得到泄漏点的实际位置。实验结果表明：该方法可以有效地滤除噪声分量,获得更精确的融合结果,定位精度高,相对定位误差可以控制在1%以内,为管道泄漏检测与定位提供了一种新方法。     

LHBA优化VMD降噪算法及在管道泄漏信号中的应用

针对变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)算法在分解信号时参数选择不准确导致降噪效果不理想的问题,提出一种改进的蜜獾优化算法(LHBA:Levy Honey Badger Algorithm)与VMD结合的降噪算法。首先,利用LHBA算法优选VMD的分解模态数K和惩罚因子α;其次,利用优化后的参数进行VMD信号分解;最后,计算各模态分量与原始信号之间的豪斯多夫距离(HD:Hausdorff Distance),选取有效模态分量进行信号降噪处理。实验结果表明,该算法与HBA(Honey Badger Algorithm)-VMD、 GA(Genetic Algorithm)-VMD和PSO(Particle Swarm Optimization)-VMD相比,其4种评价指标均优于其他对比算法,具有较好的降噪效果,验证了该算法的有效性和先进性。     

基于改进PSO-VMD的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障信号微弱导致分类识别率低的问题,提出利用复合多尺度模糊熵作为适应度函数的粒子群算法优化变分模态分解,得到多个本征模态分量;利用快速谱峭度图选择最优的本征模态分量,并组成特征向量;将特征向量输入SSA-SVM中进行故障分类。实验结果表明基于复合多尺度模糊熵的PSO-VMD和SSA-SVM的滚动轴承故障诊断更能有效地识别出滚动轴承的早期故障。     

基于PSO-FCM的长输管道泄漏检测方法

为了提高长输管道泄漏检测的准确率,将改进模糊C均值算法应用于长输管道泄漏检测研究.在传统模糊C均值算法的基础上引入粒子群算法,对其寻找聚类中心的迭代过程进行优化,用粒子群算法替代模糊C均值的梯度下降法,以提高模糊C均值算法的聚类效率和准确率.然后分别用所得的基于粒子群优化的模糊C均值聚类模型、传统模糊C均值聚类模型以及...     

基于改进的EMD方法的热网管道泄漏检测方法

管道泄漏检测技术是保障管道安全生产的重要手段.为了延长管道使用寿命、及时发现和处理管道泄漏事故,通常采用基于声波检测的管道泄漏检测方法.对基于声波检测的热网管道泄漏检测方法进行了研究.对经验模态分解方法进行了分析,针对其存在的端点效应问题提出了一种改进的方法,经过仿真实验和性能对比,验证了方法的有效性和优越性.将这种改进的EMD算法应用在热网管道泄漏检测中,取得了较好的管道信息处理效果.     

VMD-HD-KT去噪法在管道泄漏信号中的去噪应用

针对变分模态分解(VMD:Variational Mode Decomposition)难以选取预设尺度K和其分解后难以区分有效模态和噪声模态的问题,提出了一种由豪斯多夫距离(HD:Hausdorff Distance)确定K和肯德尔相关系数(KT:Kendall’s Tau)确定有效模态的联合准则方法(VMD-HD-KT),并将其应用于天然气管道泄漏信号去噪。首先,计算K=2～8 h最后一个模态与原始信号的HD,通过评估HD确定K,然后输入K值进行VMD分解,将原始信号分解成K个具有不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF:Intrinsic Mode Functions),选取K_KT大于0.1的IMF作为有效模态,最后进行信号重构。实验结果表明,VMD-HD-KT算法可以准确选取K值和有效模态,对仿真信号和管道泄漏信号有较好的去噪效果。     

声发射技术在管道泄漏检测中的应用

传统的管道泄漏检测法如负压波诊断法要求有很强的实时性,常因不能及时捕捉到泄漏信号而造成诊断失败,而声发射检测技术作为一种成熟的无损检测方法,可根据泄漏时流体与泄漏孔隙产生的声发射信号判断泄漏,实现对泄漏信号的连续捕捉,在检测原理上有很大的优势。利用声发射技术对管道泄漏检测进行了试验研究,通过对声发射信号进行时频域分析,实现了对泄漏信号的有效识别。试验结果表明,泄漏发生时的声发射能量主要集中在140-160 kHz,随着泄漏距离的增加,在200 kHz处的声发射能量将产生较大的衰减,从而验证了应用声发射技术进行管道泄漏检测的可行性。     

基于改进的经验模态分解方法的热网管道泄漏检测方法

管道泄漏检测技术是保障管道安全生产的重要手段。为了延长管道使用寿命、及时发现和处理管道泄漏事故,通常采用基于声波检测的管道泄漏检测方法。对基于声波检测的热网管道泄漏检测方法进行了研究。对经验模态分解方法进行了分析,针对其存在的端点效应问题提出了一种改进的方法,经过仿真实验和性能对比,验证了方法的有效性和优越性。将这种改进的EMD算法应用在热网管道泄漏检测中,取得了较好的管道信息处理效果。     

改进的粒子群算法在多用户检测中的应用

群智能是一种基于对分散的、自组织的集群行为的模拟而得到的一种人工智能技术,粒子群算法和蚁群算法是其中的典型代表.本文通过分析两种算法的缺陷,提出了一种粒子群算法和蚁群算法相结合的混合算法, 扩大了搜索空间,降低了搜索陷入局部极小的概率.     

声发射检测技术在管道泄漏信号识别中的应用

对基于声发射技术的管道泄漏检测这一新方法进行了实验研究。从声发射技术的基本理论入手,分析了声发射技术的特点及检测原理,掌握了声发射信号的分析处理方法及源定位技术,然后进一步将声发射检测技术应用于输油管道的泄漏检测,建立了管道泄漏声发射检测模型,并建立了两种泄漏定位模型。对整个检测系统进行了设计,并进行了管道泄漏声发射实验,对管道泄漏声发射信号的特征进行了分析和提取,为进一步的实验研究及现场应用打下基础。     

输油管道泄漏检测技术综述

为进一步改善输油管道泄漏的检测方法, 概述了目前一些常用的输油管道泄漏检测方法, 如直接检测 法、 负压波检测法和基于神经网络的检测方法等。 分析了这些检测方法在应用时的优缺点。 然而, 随着对输油 管道泄漏检测要求的提高, 这些检测方法不能满足人们的要求, 仍需要进一步改善。 同时, 将深度学习引入了 输油管道的泄漏检测中。 深度学习是在神经网络基础上的进一步发展, 它在许多方面上的应用弥补了该应用 基于神经网络方法存在的不足。 其中, 深度学习已经在图像和语音识别应用中取得了成功。 这些情况为以后 将深度学习应用于输油管道的泄漏检测提供了部分理论支持。     

基于神经网络的管道泄漏检测方法及仪器

研究了管道泄漏后形成多相湍射流所引发的应力波在管壁中的传播机理,分析了泄漏引发的管道横振、纵振和圆环振动,提出一系列应力波特征提取指标及其离散数据算法。首次提出了以泄漏信号特征指标构造神经网络输入矩阵,建立对管道运行状况进行分类的神经网络模型以检测管道泄漏故障的发生。实验研究了这一新理论的有效性并设计了适用于工业应用的管道检测仪器。     

供水管道检漏方法的合理选择

介绍了几种城市给水系统的检漏方法,并时各检漏方法的优缺点、检漏效果和经济效益进行了比较,指出音听检漏法是最为经济实用的方法.     

基于改进BP神经网络算法的管道缺陷漏磁信号识别

海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷漏磁信号来识别缺陷的形态参数．根据漏磁检测原理设计了相关的漏磁检测电路，通过提取信号的主要特征量，利用Levenberg-Marquardt算法在对常用BP神经网络改进的基础上应用其来识别缺陷的尺寸参数，给出了BP神经网络各层数的确定及权值、学习率的调整方法和相应的漏磁信号数据处理过程．漏磁检测数据处理实验表明，该缺陷识别BP神经网络系统具有逼近精度高、收敛速度快等特点．     

管道系统泄漏检测的瞬变水击压力波法

管道系统的泄漏影响着瞬变水击波波形的畸变和衰减特性,比较研究了两种阀门关闭激励速度对管道泄漏瞬变检测精度的影响.在此基础上,基于阀门部分快速关闭,提出管道系统泄漏检测的瞬变水击压力波法,即利用第一个瞬变压力波波形上的间断点时刻定位泄漏位置,间断点衰减幅值辨识泄漏量,并通过不计算管道内部计算断面的特征线法理论推导出了泄漏量参数与该衰减幅值之间的关系式.给出了该方法的检测步骤,并对该法进行了数值验证.仿真结果表明该方法简单、有效.     

一种改进的入侵检测DCA算法

考虑到迁移阈值的设置直接影响DCA算法在网络入侵检测中的性能,提出一种改进的迁移阈值选择方法,来提高DCA算法的性能.根据现实网络行为的连续性,利用粒子群算法获得最优迁移阈值,并将其作为网络数据分析的迁移阈值.仿真结果表明,改进的DCA算法能够在一定程度上提高入侵检测的精度.     

基于改进粒子群算法的油田注水管网优化设计

注水采油是我国陆上油田主要的采油方式之一.在油田地面工程投资中,注水管网投资占有很大比重.为节约投资成本,采用改进粒子群优化算法对管网布局数学模型进行求解,求得管网优化的最短路径.在改进算法中通过标准差判断算法是否陷入局部最优,引入遗传算法中的选择交叉操作以增加粒子多样性,从而跳出局部最优,加快收敛速度.研究实例表明,改进粒子群优化算法优于基本粒子群算法.