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    小波分析的管道缺陷量化识别研究

    2019-03-27   来源:   点击数:0次 选择视力保护色: 杏仁黄 秋叶褐 胭脂红 芥末绿 天蓝 雪青 灰 银河白(默认色)   合适字体大小:
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     中国钢管信息港小编认为:虽然得到了较精确的解,但是少数的管道仍然存在较大误差其次,初试的参数设定值和范围对模型优化的精度和效率影响较大另外,算例中给出的仅是较小型的管网,推广到较大型的管网时精度难以保证。
     
      所以,在这些方法的基础上,提出了一种改进模型。
     
      文中尝试以节点压力管道流量以及水库(水池)水位的实测值与计算值之差的平方和之和作为优化的目标函数,这样就同时考虑了各种影响因素。
     
      其模型为艺倒阁一卜答恕一实测压叭沈一尸拭王式中)为待优化目标函数口刀八为节点力尸厅为节点的模型预测压力为观测压力水头节点的数量为校核工况数礁为节点的权重因子。
     
    小波变换这种对信号细节的聚焦作用在缺陷信号检测中具有相当大的优点。利用小波变换在突变信号处理中的优势,提取缺陷漏磁信号经小波变换后的特征量,运用多元线性回归分析方法,对缺陷漏磁信号实测数据进行分析和定量识别,给出了缺陷尺寸与各特征量间的关系模型。实现了用小波变换、多元线性回归等方法对缺陷漏磁信号进行特征提取和对缺陷尺寸定量识别,并通过实验验证了回归拟合方程的正确性,精度在误差准许范围内。
      油气运输中最重要的手段是管道运输。输油、输气管线的腐蚀和缺损将给我国带来巨大的经济损失和环境污染,尤其是当前我国正在进行的长达4 000 km耗资将近200亿美元的西气东送项目,使我国拥有自主知识产权的智能化的管道检测装置显得犹为紧迫。为此,沈阳工业大学测控中心在国内领先研制了高精度管道漏磁在线检测系统,对金属管壁磁化后在其缺陷处产生漏磁通,通过获取漏磁通量来得知管壁的损伤或腐蚀程度。本文以小波变换为工具,对腐蚀缺陷数据进行分析并建立了定量分析模型,为智能化检测缺陷提供理论依据。
     
      1缺陷漏磁信号检测由于现场检测的条件复杂,自然腐蚀缺陷的沈阳工业大学学报复杂多样,在实验阶段,要尽可能的模拟现场制作样本缺陷。通过对制作的缺陷进行测量,获得准确的样本数据,运用小波变换对被测缺陷漏磁信号的特征进行提取和分析,以便有效地建立缺陷判别的数学模型。
     
      实验钢板厚度: 10 mm,在钢板上按深度h系mm、70 mm、90 mm制作了一系列缺陷。板上装置10个探头并排摆放长约20 cm,每隔2 cm一路探头,牵拉速度为l m/ s,每隔1. 5 mm采样一次,每路由径向信号和轴向信号组成。取其中一路探头测量的信息,以轴向漏磁分量为主要研究对象。部分缺陷漏磁信号如图1所示。
     
      2基于小波变换的缺陷信号分析2. 1小波变换及其模极值小波变换是指把某一被称为小波的函数作位移b后,再在不同尺度a下与待分析信号f 作内积其中:共轭。
     
      中国钢管信息港小编认为:作为小波函数需满足容许条件C = d ,因而存在反变换为设W( a, b)是函数f 的小波变换,在尺度下,如果存在一点( a)使得0,则称此点( a)是局部极值点。如果对b的某一邻域内的任意点b,有 W)为小波变换的模极大值点,称W)为小波变换的模极大值。模极小值有类似的定义。
     
      2. 2突变信号的小波分析传统的信号分析主要用Fourier变换,但它是一种全局的变换。而小波变换分析方法在时、频域都具有表征信号局部特征的能力,很适合探测正常信号中夹带的瞬态反常现象。缺陷漏磁信号多是突变信号,因而选择了小波变换作为分析研究的工具。
     
      信号突变点在小波变换域常对应于小波变换模的极值点,因此将实测信号进行小波变换后 ,通过小波变换模极大、极小值确定信号的突变点的位置[ 6, 7].同时,小波函数的选择对于信号分析有很大影响,本文选择了正则性好,具有正交性、对称性,计算简单的Haar小波。
     
      2. 3特征提取为了量化识别缺陷尺寸,就实测信号经小波变换后的波形,选取了5个特征量 : x为峰峰间距, mm x为峰谷高, T x为波形面积(阴为面积/峰谷高, mm x为面积/峰峰间距, T.
     
      运用Matlab中小波变换,求出各特征量值3缺陷尺寸定量识别3. 1多元回归分析基本理论缺陷某一个特征参数是与多个特征量(变量)有关系的,而多个特征量与缺陷特征参数之间一谢彦红等:基于小波分析的管道缺陷量化识别研究注:表中y为缺陷实际长度 h为缺陷实际深度。
     
      般是非线性的关系,对这一问题的解决可以利用多元非线性回归方法。通过变量代换,可以把非线性关系转化成线性关系[ 9].基本步骤如下:1)假设回归模型为Y= 2)采用最小二乘估计来计算参数^ 3)回归方程(模型)的显著性检验及误差分析4)得到符合实际要求的模型。
     
      3. 2多元回归分析方法定量识别缺陷尺寸3. 2. 1缺陷长度与特征量的关系模型对表1的分析,可以假设长度y关于特征量的回归模型为经变换z 3,则上述模型化为线性回归模型利用Matlab线性回归函数regress( )进行回归[ 10],得到回归模型复相关系数R归残差图及置信区间如图4所示。 R很接近1,说明模型拟合程度相当高,显著性概率值p远远小于检验水平= 0. 05,其残差都比较小,故回归模型有意义。中国钢管信息港小编认为
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