基于BP神经网络的油气管道振动检测系统

为了及时对管道振动入侵信号进行分析和识别，采用LabVIEW和Matlab联合编程的方式，开发了管道振动检测系统。首先以长输管道模拟实验装置系统试验数据为基础，模拟试验不同振动工况下的信号，后通过Matlab程序对信号进行去噪、特征提取和模式识别处理，最终获得管道振动检测系统。通过实验对比，经去噪和特征选择后的信号在BP神经网络识别中的速度和精度两方面的性能表现均优于未经去噪和特征选择的信号。采用BP神经网络进行模式识别，较SVM具有更高的识别准确率。该系统能够准确识别管道振动信号，报警正确率达95%，拥有良好的检测可靠性，符合未来管道的智能化发展道路。