基于动态核独立元统计量的石油管道泄漏检测
[Abstract]:Oil pipeline leakage is a continuous dynamic process affected by many factors, such as corrosion, wear, weld defect, vibration, scour and artificial failure. The detection method based on the pressure signal and the signal analysis method based on the Gao Si distribution hypothesis can not adapt to the multivariable, strong coupling and dynamic characteristics. Therefore, considering comprehensively the operation parameters and environmental parameters related to pipeline leakage, aiming at the problem that pipeline monitoring parameters present time series autocorrelation and the leak detection accuracy is not high, An oil pipeline leak detection method based on dynamic kernel independent component analysis (DKICA) is proposed. First, the dynamic characteristic determination algorithm (DOD) is introduced to calculate the optimal parameter order of the model to solve the time series autocorrelation problem caused by the dynamic process, and then the kernel independent component analysis (KICA) is used to extract the independent elements in the kernel principal component space. Finally, the leakage is judged by the T _ 2 ~ (2 +) SPE joint index of the independent element. The experimental results show that the false detection rate of normal sample and leakage sample miss rate of combined index D2 are much lower than those of T2 or SPE alone. The rate of false detection of normal samples and leakage samples of DKICA with dynamic characteristics is lower than that of KICA without dynamic characteristics. Therefore, the proposed oil pipeline leak detection method based on the dynamic kernel independent component joint index is an efficient and feasible method.
【作者单位】: 重庆科技学院电气与信息工程学院;四川理工学院四川省人工智能重点实验室;
【分类号】:TP183;;X937;;TH865
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,本文编号:2121406
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