基于LMD包络谱熵及SVM的天然气管道微小泄漏孔径识别

针对管道泄漏信号的非平稳特征以及管道泄漏孔径大小难以识别的问题,提出一种基于局域均值分解包络谱熵及支持向量机的识别方法。该方法对管道泄漏信号进行局域均值分解,得到若干个瞬时频率具有物理意义的乘积函数(production Function,PF)分量;计算各PF分量的峭度值并据此选出包含主要泄漏信息的分量作为主PF分量,对这些分量进一步采用小波包分解能量法进行分析并重构;再对重构后的主PF分量进行希尔伯特变换求取包络谱,结合信息熵的概念提出包络谱熵并计算熵值;将归一化包络谱熵作为泄漏信号特征输入支持向量机分类器中,用以区分不同的泄漏孔径,完成对泄漏孔径的识别。通过试验采集大量的管道泄漏信号进行处理及分析,试验结果表明该方法能有效识别不同泄漏孔径类别。

基于改进ELMD和多尺度熵的管道泄漏信号识别

为预防城市管道泄漏事故,准确提取管道泄漏信号的特征,首先提出一种改进的总体局域均值分解(ELMD)与多尺度熵的管道泄漏信号识别方法,通过峰值波形匹配延拓法处理端点处的信号,减弱端点处信号分量的畸变、失真;然后对管道原始泄漏信号进行ELMD分解,得到一系列乘积函数(PF),计算各PF分量的多尺度熵值,根据熵值的大小筛选出含有主要泄漏信息的PF分量,消除背景噪声的影响;最后构建反向传播(BP)神经网络,并识别泄漏信号。结果表明:该方法减少了分解后的误差,能够实现管道泄漏的检测,与未改进的ELMD方法相比,泄漏信号的识别率更高。