基于VMD-OV的去噪算法研究

针对VMD算法存在分解后有效模态选取困难的问题,提出了一种VMD和正交值结合的信号去噪方法(VMD-OV).该方法首先利用VMD算法将信号分解成K个固有模态函数,然后分别计算每两个相邻模态的正交值,通过评估各相邻模态间的正交值最大值的变化情况来选取有效模态进行信号重构.实验结果表明:该方法可以有效地选取有效模态,对天然...     

基于小波包-阈值的输油管道缺陷漏磁信号降噪研究

漏磁检测法是输油管道裂纹缺陷检测的重要方法之一,在工程应用与实验研究发现,漏磁检测过程中受到各种因素的影响而产生干扰噪声,影响到对信号的分析及缺陷特征的辨识。本文在对漏磁检测干扰噪声进行了分析,利用小波包分解重构功能和小波阈值自适应降噪的优点,提出了基于小波包-阈值算法的信号降噪处理方法,并利用实例做了应用分析,验证了该方法的实用性和有效性。     

VMD结合误差能量算法在管道泄漏检测中的应用

为了实现对管道泄漏信号的去噪并进行有效信息的提取,使用变分模态分解(VMD)结合误差能量算法对管道信号进行处理。首先,对采集到的信号进行VMD处理,得到一系列IMF(原始信号经过VMD分解后的分量)。然后,对提取到的IMF的概率密度函数进行误差能量计算,比较所得的误差能量大小,筛选合适的IMF。最后,把所有满足条件的IMF叠加起来,重构原始信号去噪后的有效信息。     

基于VMD-BP神经网络模型的天然气管道工况检测研究

通过对小波变换、可变模态分解(VMD)、经验模态分解(EMD)及BP神经网络等多种算法在天然气管道中应用的学习研究,提出一种基于VMD-BP神经网络的天然气管道工况判断模型。首先对管道信号进行可变模态分解,再将分解后的特征信号通过BP神经网络算法进行网络训练测试,进而对管道工况做出判断。     

基于SVM的融合算法在管道裂纹缺陷漏磁信号特征识别的应用研究

在研究分析支持向量机(SVM)的基础上,探讨分析了基于支持向量机的融合算法,利用建立的算法流程,以漏磁检测信号峰峰值、波峰值和波谷值3个特征量为研究对象,根据具体实验得到的特征数据库,进行了多分类器、多特征量匹配融合分析.研究证明,该算法能有效地对管道裂纹缺陷漏磁信号进行分析和辨识,具有一定的实用价值.     

基于遗传算法化工领域往复压缩机故障诊断分析

在对往复压缩机轴承故障诊断相关问题进行研究的时候,提出了变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)参数优化方法。VMD是一种高效的时频分析方法,具有很强的信号处理功能,可以通过一次性分解的方式对多分量信号进行处理,很好的满足各种实际生产和实践中的需求。研究使用遗传算法得出VMD算法的最佳影响参数组合,并对相关的带宽参数以及分量个数等进行研究,得到分解故障信号。之后,对分解后的BLIMF分量峭度值进行计算,并通过筛选,得出最佳BLIMF分量,实现对故障信号的重构。针对重构后得到的故障信号实施MDE分析,并通过极限学习机测验等方式,可以获得相应的故障类型中识别效果。在研究中,还结合实际案例进行了分析,证实了所提出的往复压缩机轴承故障诊断和识别方法是有效的。     

基于VMD和MF-DFA的往复压缩机气阀故障特征提取方法

针对往复压缩机气阀故障振动信号在进行多重分形分析时易受时间序列非平稳趋势影响,无法准确揭示其多重分形特征的难题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和多重分形去趋势分解(Multifractal Detrended Fluctuation Analysis,MF-DFA)的往复压缩机气阀故障特征提取方法。首先,利用VMD方法对往复压缩机气阀信号进行分解,根据互相关系数法选取模态分量进行信号重构,可有效消除噪声干扰;然后采取MF-DFA方法对重构后信号进行分析,以反映结构特征和局部振动信号尺度行为的特征向量参数Δα、α(fmax)、fmax、Δf和B为模式识别向量,极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)为故障分类器对往复压缩机气阀的4种状态进行分类识别。研究结果表明:该方法能够揭示往复压缩机气阀振动信号的多重分形特性,具有较强的辨识能力。     

卧式埋地储罐漏磁检测技术的研究与应用

介绍了埋地储罐的漏磁检测方法,利用有限元分析软件建立了数值仿真计算模型。基于模型分析了不同参量对缺陷漏磁场的影响。基于数值仿真,设计了埋地罐漏磁扫描装置,并进行了实验验证和分析。结果表明,该漏磁检测仪能在埋地储罐不开挖检测的前提下,有效检测罐壁腐蚀状况。     

输油管道裂纹缺陷漏磁检测信号辨识分析

用实验分析方法,提取不同参量的裂纹缺陷进行漏磁检测,讨论通过裂纹缺陷漏磁检测信号谱图定性辨识裂纹缺陷,对缺陷漏磁检测信号进行特征分析;研究不同的裂纹缺陷漏磁信号特征值的独有特性;最后,引入漏磁检测信号连续小波能量谱特征,通过实验探讨能量谱特征在裂纹缺陷辨识中的有效性。     

基于连续小波变换的输油管道裂纹缺陷漏磁检测研究

在分析埋地输油管道裂纹漏磁检测现状的基础上,研究了连续小波变换能量法在管道裂纹漏磁检测信号处理上的应用。设计了裂纹缺陷漏磁检测实验方案,利用连续小波变换分析了裂纹缺陷不同特征参量(长度和深度)对漏磁检测信号的影响,得出了不同特征参量的裂纹漏磁信号的连续小波变换能量变化图谱,表明了漏磁检测信号特征与裂纹缺陷之间有特定的定量关系及用漏磁方法检测裂纹缺陷存在着一定的局限性。     

漏磁检测提升力与缺陷漏磁场关系的仿真研究

本文主要是传感器提升力与缺陷漏磁场的仿真研究,介绍了漏磁检测技术的原理及其应用,给出了漏磁信号与缺陷特征所形成的线性关系,并通过ANSYS分析研究了提升力对漏磁信号的影响。管道漏磁检测中,管道中的焊缝和管道异物等会引起传感器提升力和漏磁检测工具磁化器提升力,并且对获得的漏磁数据有潜在影响。利用有限元仿真软件模拟各种提升力对漏磁信号的影响。     

可变模态分解算法及其在天然气管道泄漏检测中的应用

对可变模态分解算法在天然气管道泄漏信号检测中的应用做了研究。通过对其噪声鲁棒性、过度分解和不饱和分解特性的分析,并与经验模态分解和小波分解进行对比,证明可变模态分解算法在天然气管道泄漏信号检测与分析方面的可行性和有效性,并且可变模态分解具有更好的噪声鲁棒性和泄漏信号检测效果。     

管道漏磁检测中漏磁信号与缺陷特征关系的研究

运用有限元分析方法,建立缺陷漏磁场的数学模型,利用ANSYS有限元分析软件建立漏磁检测模型,对二维轴对称情况进行仿真.仿真结果表明不同的缺陷引起不同的漏磁信号,漏磁信号特征与缺陷特征之间有特定的关系,利用漏磁信号特征可以定量评价缺陷的特征.     

管道电磁探伤技术研究及展望

介绍了电磁探伤中的漏磁检测系统及其检测原理和基本结构,定性分析了管道缺陷外形尺寸与形状对漏磁场的影响规律,为漏磁检测缺陷信号研究和实际检测工作提供参考。提出了应用有限元技术、小波消噪、神经网络及多传感器数据融合技术等对管道漏磁检测信号进行处理的方法,指出了漏磁检测需要进一步研究的内容。     

两级自适应滤波在输油管道漏磁检测中的应用

介绍一种两级自适应滤波算法对漏磁信号进行降噪的实现。第一级滑动离散余弦变换能够以高计算效率实现,将输入信号变换为一个由互不相关变量组成的对应信号。第二级将变换后的输入信号用做最小均方自适应滤波算法的输入。将算法应用于管道漏磁检测系统中,实验结果表明该算法在漏磁信号的处理中能取得较好的降噪效果。     

长输油气管道漏磁内检测技术研究

长输管线在运营的过程中,为了保证能源输送能够安全、有效的进行,必须定期进行管道检查.目前管道检查使用漏磁技术是最成熟的方式,该方法通过漏磁检测器对管道在线进行检测,通过检测,能够准确判断出管道所存在的缺陷、缺陷的程度、缺陷的方位等诸多信息,从而防止发生事故.详细对管道漏磁检测进行介绍,并对管道内检的漏磁技术以及检测设备...     

基于改进VMD算法的水轮机组空化状态仿真实验

为提高水电站水轮机组空化状态识别准确率,提出一种基于振动信号的水轮机组空化状态识别方法。通过利用差分优化算法获取变分模态分解(VMD)最佳分解层数与惩罚因子参数组合改进VMD算法,并利用改进的VMD算法提取水电站水轮机组峰值、偏度、均方根频率等时频特征,然后将提取的时频特征输入BP神经网络中进行分类识别,实现了水电站水轮机组空化状态识别。仿真结果表明,所提方法实现了不同工况下水轮机组水轮和尾水管严重空化、空化加速、空化初生、无空化4种状态的识别,平均识别准确率达到98.88%。相较于基于SVM模型的识别方法,所提方法识别准确率提高了8.76%。     

检测装置运行速度对管道漏磁检测的影响

针对天然气管道漏磁检测装置运行状态是影响检测结果准确性的重要因素,研究了漏磁检测装置不同运动状态下缺陷漏磁信号与检测装置运行速度的关系。应用有限元方法仿真分析了运动引起的电流密度变化和磁化水平变化对漏磁场的影响;并通过实验验证了仿真计算的准确性。实验结果表明:有效检测漏磁信号的检测装置运行速度范围为0~6 m/s。     

小波变换用于输油管道漏磁检测信号处理

采用漏磁法对输油管道进行无损检测时,采集的漏磁信号具有数据量大和附带有大量噪声的特性。为了去除信号中夹杂的噪声,采用小波变换中的Mallat算法对漏磁信号进行处理,使信号便于储存和分析。通过信号处理实验,该算法取得了良好的效果。     

Ф73mm钻杆漏磁检测缺陷的有限元仿真分析

针对油田生产所用钻杆杆体检测难度较大的问题,将漏磁检测方法应用于钻杆的检测。选取Ф73mm钻杆为研究对象,应用ANSYS有限元软件和漏磁检测原理,对其进行了三维漏磁场有限元分析研究。通过对计算结果的参量分析,得到了关于缺陷尺寸(直径、深度)、磁化气隙高度及内、外壁缺陷等参数对钻杆缺陷漏磁场信号的影响规律。分析结果表明,缺陷处的漏磁场信号随缺陷直径的增大先增强后减弱,随缺陷深度增大呈线性增长趋势;磁化强度随气隙增大而减弱,内、外壁缺陷信号差异并不十分明显。