石油化工高等学校学报
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基于改进CEEMDAN⁃熵方法的管道泄漏工况识别
李传宪, 逯雯雯, 石亚男, 杜世聪, 郑琬郁, 李鹏宇
石油化工高等学校学报    2020, 33 (1): 88-96.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-396X.2020.01.015
摘要471)   HTML    PDF (2266KB)(200)    收藏
负压波信号的去噪效果和特征向量的提取是影响输油管道泄漏检测准确性的关键因素。针对当前管道泄漏检测准确性较低的问题,提出了改进的添加成对白噪声的完全集合经验模态分解算法(改进的CEEMDAN)对负压波信号进行预处理,将管道上下游压力传感器测得的负压波信号进行CEEMDAN分解,得到多个固有模态函数(IMF),并根据双通道传感器的相关系数原则筛选有效IMF分量,提出基于熵的特征向量,计算有效IMF分量的能量熵、峭度熵以及排列熵,并输入支持向量机(SVM)对不同工况进行分类。通过现场数据验证,改进的CEEMDAN⁃熵方法可以有效提高输油管道泄漏检测的准确性,具有一定的现场应用价值。
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一种基于融合算法的管道泄漏信号处理方法
李传宪,石亚男,姬中元,张雪立,朱浩然,逯雯雯
石油化工高等学校学报    2018, 31 (03): 81-88.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-396X.2018.03.014
摘要441)      PDF (5255KB)(292)    收藏
利用环道实验模拟实际管道泄漏工况,验证了小波去噪的实际效果,通过时频联合分析泄漏信号的衰减过程,从两方面阐述了小泄漏不易被发现的原因,并且讨论了现阶段最常用的小波去噪方法处理小泄漏信号的不足。针对上述问题,建立新阈值函数提高小波去噪方法的信号重构精度,并从数学角度分析了新函数的优越性,提出了基于最大信噪比的盲源分离算法,将小波变换与盲源分离相融合,通过分离已知构造信号说明此方法的适用性,验证该融合算法的实际去噪效果和工业应用价值。
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