【摘 要】
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随着我国经济的不断发展,石油天然气在国民经济发展中的重要地位日益凸显。目前,管道运输是最主要的油气运输方式,但随着管道使用年限的增长,泄漏的风险也逐渐增加。所以定期检测管壁缺陷,掌握管道的完整性状态,对确保管道长期的安全稳定运行有重要意义。本文采用脉冲磁涡流检测方法对管道缺陷进行检测,着重研究了检测信号的降噪、特征提取及分类方法,提出了一套适用于管道脉冲磁涡流检测信号的信号处理及分类方法,并以所提
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随着我国经济的不断发展,石油天然气在国民经济发展中的重要地位日益凸显。目前,管道运输是最主要的油气运输方式,但随着管道使用年限的增长,泄漏的风险也逐渐增加。所以定期检测管壁缺陷,掌握管道的完整性状态,对确保管道长期的安全稳定运行有重要意义。本文采用脉冲磁涡流检测方法对管道缺陷进行检测,着重研究了检测信号的降噪、特征提取及分类方法,提出了一套适用于管道脉冲磁涡流检测信号的信号处理及分类方法,并以所提方法为核心编写了一套软件用于管道脉冲磁涡流检测信号的处理。本文主要的研究内容如下:（1）针对脉冲磁涡流检测信号特性提出SSE-VMD降噪算法。该算法首先将信号在不同K值下进行变分模态分解并重构,利用相邻两平方误差之差的最大值确定最佳K值对信号进行变分模态分解,最后以各IMF分量同原信号的相关系数的平均值为阈值筛选有效IMF分量重构原始信号完成信号降噪。在添加了5d B高斯白噪声的模拟及实测近似无噪信号中进行应用,信号信噪比分别提升至28.5802d B和11.4074d B。同时测试表明,信号经SSE-VMD算法降噪后,后续分类准确率由90.20%上升至92.40%。（2）建立900×41的管道脉冲磁涡流检测数据集,提出DBN-RELM特征提取及分类算法并用于管道脉冲磁涡流检测信号当中。该算法利用正则化极限学习机代替深度置信网络中的反向微调及分类部分以减少模型训练用时。实验表明,同传统深度置信网络算法比较,该算法能够在略微降低分类准确率的基础上缩短约45%的训练用时,同时该算法对降噪后的管道脉冲磁涡流检测信号的平均分类准确率为92.40%,满足工程需要。（3）利用本文所提的管道脉冲磁涡流检测信号的分析方法,设计了一套可视化的信号处理软件。该软件能够对检测信号进行降噪、特征提取、分类。
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