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基于EEMD和二次相关法的管道泄漏定位检测

发布时间:2018-01-06 10:02

  本文关键词:基于EEMD和二次相关法的管道泄漏定位检测 出处:《纳米技术与精密工程》2017年05期  论文类型:期刊论文


  更多相关文章: 管道泄漏 总体平均经验模态分解 泄漏定位 二次相关


【摘要】:针对当前管道泄漏信号噪声大、定位误差大的问题,提出一种提高定位精度的新方法.泄漏信号经过总体平均经验模态分解(EEMD)之后,可以得到不同尺度的固有模态函数(IMF)分量,这些分量与原信号的相关系数可以作为信号重构的主要依据.这种自适应的降噪方法,不仅提高了重构信号的信噪比,还有效去除了模态混叠的干扰.然后,利用二次相关运算对两路降噪后的泄漏信号进行延时估计,再根据泄漏定位模型计算泄漏位置.最后,采用直接相关方法、基于经验模态分解(EMD)的相关方法以及本文提出的EEMD相关数据处理方法,分别对同组实验数据进行处理,对比定位误差.实验结果表明,EEMD相关方法相比前两种方法,有效抑制了模态混叠,提高了定位精度.
[Abstract]:In order to solve the problem of high noise and large positioning error of pipeline leakage signal, a new method to improve the location accuracy is proposed. The leakage signal is decomposed by the general average empirical mode decomposition (EEMDD). The IMF components with different scales can be obtained, and the correlation coefficients between these components and the original signal can be used as the main basis for signal reconstruction. It not only improves the signal-to-noise ratio of reconstructed signals, but also effectively removes the interference of modal aliasing. Then, the delay estimation of the two de-noised leakage signals is carried out by using the quadratic correlation operation. Finally, the direct correlation method, the empirical mode decomposition (EMD) method and the EEMD data processing method proposed in this paper are used to calculate the leakage location. The experimental results show that the EEMD correlation method can effectively suppress the mode aliasing and improve the positioning accuracy compared with the former two methods.
【作者单位】: 天津大学精密仪器与光电子工程学院;
【分类号】:TE973.6
【正文快照】: 管道是我国石油天然气等重要能源的主要输送方式,受到环境腐蚀、人工破坏等因素的影响,其安全问题日益突出.由于油气的特殊性,泄漏不仅造成了经济上的损失、资源上的浪费,更对生命安全产生重大威胁.近年来,泄漏检测已经从人工巡线逐渐变为智能仪器的检测.管道泄漏的检测方法有

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本文编号:1387368


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