基于多分辨率相干融合的管道小泄漏识别方法研究

成品油管道内径小、站间距大使得泄漏信号小而难以识别。本文将小波多分辨率分析与相干分析相结合,提出了基于多分辨率相干融合的小泄漏识别方法。通过对信号的小波多分辨率分析,得到不同尺度下的信号,然后将小泄漏信号和干扰信号序列在细节尺度上的重构信号进行相干融合分析。利用模糊C均值聚类得到细节尺度上的频率相干特征向量,解决小泄漏识别难题。现场应用结果表明该方法的有效性。

基于VMD去噪及多尺度模糊熵的管道小泄漏研究

针对天然气管道微小泄漏信号的特征在单一尺度上难以全面提取的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)与多尺度模糊熵(MFE)结合的管道小泄漏信号识别方法。首先使用VMD算法对管道负压波信号进行降噪处理,通过欧氏距离(ED)法评估确定VMD分解的有效模态并对其进行重构,以重构信号信噪比最高原则确定VMD分解的模态个数;将多尺度模糊熵作为故障特征值向量,最后用支持向量机对特征值向量进行分类识别。实验结果表明:该方法对管道信号状态整体识别率达99.33%,证明了该方法总体识别效果较好,可实现对管道小泄漏信号的准确识别。