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    小波分析的管道缺陷量化識別研究

    2019-03-27   來源:   點擊數:0次 選擇視力保護色: 杏仁黃 秋葉褐 胭脂紅 芥末綠 天藍 雪青 灰 銀河白(默認色)   合適字體大小:
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     中國鋼管信息港小編認為:雖然得到了較精確的解,但是少數的管道仍然存在較大誤差其次,初試的參數設定值和范圍對模型優化的精度和效率影響較大另外,算例中給出的僅是較小型的管網,推廣到較大型的管網時精度難以保證。
     
      所以,在這些方法的基礎上,提出了一種改進模型。
     
      文中嘗試以節點壓力管道流量以及水庫(水池)水位的實測值與計算值之差的平方和之和作為優化的目標函數,這樣就同時考慮了各種影響因素。
     
      其模型為藝倒閣一卜答恕一實測壓叭沈一尸拭王式中)為待優化目標函數口刀八為節點力尸廳為節點的模型預測壓力為觀測壓力水頭節點的數量為校核工況數礁為節點的權重因子。
     
    小波變換這種對信號細節的聚焦作用在缺陷信號檢測中具有相當大的優點。利用小波變換在突變信號處理中的優勢,提取缺陷漏磁信號經小波變換后的特征量,運用多元線性回歸分析方法,對缺陷漏磁信號實測數據進行分析和定量識別,給出了缺陷尺寸與各特征量間的關系模型。實現了用小波變換、多元線性回歸等方法對缺陷漏磁信號進行特征提取和對缺陷尺寸定量識別,并通過實驗驗證了回歸擬合方程的正確性,精度在誤差準許范圍內。
      油氣運輸中最重要的手段是管道運輸。輸油、輸氣管線的腐蝕和缺損將給我國帶來巨大的經濟損失和環境污染,尤其是當前我國正在進行的長達4 000 km耗資將近200億美元的西氣東送項目,使我國擁有自主知識產權的智能化的管道檢測裝置顯得猶為緊迫。為此,沈陽工業大學測控中心在國內領先研制了高精度管道漏磁在線檢測系統,對金屬管壁磁化后在其缺陷處產生漏磁通,通過獲取漏磁通量來得知管壁的損傷或腐蝕程度。本文以小波變換為工具,對腐蝕缺陷數據進行分析并建立了定量分析模型,為智能化檢測缺陷提供理論依據。
     
      1缺陷漏磁信號檢測由于現場檢測的條件復雜,自然腐蝕缺陷的沈陽工業大學學報復雜多樣,在實驗階段,要盡可能的模擬現場制作樣本缺陷。通過對制作的缺陷進行測量,獲得準確的樣本數據,運用小波變換對被測缺陷漏磁信號的特征進行提取和分析,以便有效地建立缺陷判別的數學模型。
     
      實驗鋼板厚度: 10 mm,在鋼板上按深度h系mm、70 mm、90 mm制作了一系列缺陷。板上裝置10個探頭并排擺放長約20 cm,每隔2 cm一路探頭,牽拉速度為l m/ s,每隔1. 5 mm采樣一次,每路由徑向信號和軸向信號組成。取其中一路探頭測量的信息,以軸向漏磁分量為主要研究對象。部分缺陷漏磁信號如圖1所示。
     
      2基于小波變換的缺陷信號分析2. 1小波變換及其模極值小波變換是指把某一被稱為小波的函數作位移b后,再在不同尺度a下與待分析信號f 作內積其中:共軛。
     
      中國鋼管信息港小編認為:作為小波函數需滿足容許條件C = d ,因而存在反變換為設W( a, b)是函數f 的小波變換,在尺度下,如果存在一點( a)使得0,則稱此點( a)是局部極值點。如果對b的某一鄰域內的任意點b,有 W)為小波變換的模極大值點,稱W)為小波變換的模極大值。模極小值有類似的定義。
     
      2. 2突變信號的小波分析傳統的信號分析主要用Fourier變換,但它是一種全局的變換。而小波變換分析方法在時、頻域都具有表征信號局部特征的能力,很適合探測正常信號中夾帶的瞬態反常現象。缺陷漏磁信號多是突變信號,因而選擇了小波變換作為分析研究的工具。
     
      信號突變點在小波變換域常對應于小波變換模的極值點,因此將實測信號進行小波變換后 ,通過小波變換模極大、極小值確定信號的突變點的位置[ 6, 7].同時,小波函數的選擇對于信號分析有很大影響,本文選擇了正則性好,具有正交性、對稱性,計算簡單的Haar小波。
     
      2. 3特征提取為了量化識別缺陷尺寸,就實測信號經小波變換后的波形,選取了5個特征量 : x為峰峰間距, mm x為峰谷高, T x為波形面積(陰為面積/峰谷高, mm x為面積/峰峰間距, T.
     
      運用Matlab中小波變換,求出各特征量值3缺陷尺寸定量識別3. 1多元回歸分析基本理論缺陷某一個特征參數是與多個特征量(變量)有關系的,而多個特征量與缺陷特征參數之間一謝彥紅等:基于小波分析的管道缺陷量化識別研究注:表中y為缺陷實際長度 h為缺陷實際深度。
     
      般是非線性的關系,對這一問題的解決可以利用多元非線性回歸方法。通過變量代換,可以把非線性關系轉化成線性關系[ 9].基本步驟如下:1)假設回歸模型為Y= 2)采用最小二乘估計來計算參數^ 3)回歸方程(模型)的顯著性檢驗及誤差分析4)得到符合實際要求的模型。
     
      3. 2多元回歸分析方法定量識別缺陷尺寸3. 2. 1缺陷長度與特征量的關系模型對表1的分析,可以假設長度y關于特征量的回歸模型為經變換z 3,則上述模型化為線性回歸模型利用Matlab線性回歸函數regress( )進行回歸[ 10],得到回歸模型復相關系數R歸殘差圖及置信區間如圖4所示。 R很接近1,說明模型擬合程度相當高,顯著性概率值p遠遠小于檢驗水平= 0. 05,其殘差都比較小,故回歸模型有意義。中國鋼管信息港小編認為
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