基于PCA-BP神经网络的管道内壁几何形状识别

针对石油和天然气等管道内部因腐蚀等因素造成的结构性缺陷问题,基于主成分分析(PCA)和反向传播(BP)神经网络提出了一种有效的管道内壁几何识别方法:首先,借助CAD二次开发实现随机管壁几何模型的自动化建模,并结合二维恒定磁场有限元分析来获取测点磁场响应,建立了自适应样本库生成系统;然后,采用主成分分析法对测点磁场响应数据进行降维处理,去除了数据中的冗余信息;最后,利用Levenberg-Marquardt算法改进的BP神经网络基于测点磁场响应与管壁几何参数之间的映射关系对管壁几何形状进行反演识别.算例结果表明,基于PCA-BP神经网络的管道内壁几何反演分析模型可快速准确地预测管道内壁的几何形状.即使对于带有不同程度随机误差的复杂几何,该方法仍具备强大的识别性能.