基于gmm-svm的管道泄漏检测技术研究

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1、分类号婴3窆!UDC论文题目密级编号研究生：丁祺指导老师：张学良副教授专业：计算机科学与技术研究方向：人工智能所在学院：计算机学院2014年4月30日原刨性声明本人声明：所呈交的学位论文是本人在导师的指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除本文已经注明引用的内容外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得凼莹直太堂及其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我-NI作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：璺丛指导教师签名：避日期：厄丝：五：垒日期：磁：Z二至在学期间研究成果使用承诺书本学位论文作者完

2、全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，即：内蒙古大学有权将学位论文的全部内容或部分保留并向国家有关机构、部门送交学位论文的复印件和磁盘，允许编入有关数据库进行检索，也可以采用影印、缩印或其他复制手段保存、汇编学位论文。为保护学院和导师的知识产权，作者在学期间取得的研究成果属于内蒙古大学。作者今后使用涉及在学期间主要研究内容或研究成果，须征得内蒙古大学就读期间导师的同意；若用于发表论文，版权单位必须署名为内蒙古大学方可投稿或公开发表。学位论文作者签名：日0张指导教师签名：、。v了，继秀莨内蒙古大学硕士学位论文基于GMM-SVM的管道泄漏检测技术研究摘要管道运输凭借

3、其高安全性、低油气损耗、连续平稳、占地面积小、大运输量以及低成本等优点，已经成为了当今油气运输的主要方式。然而，管道一旦发生泄漏事故，极容易造成巨大的经济损失和人员伤亡。因此，开发可靠的管道泄漏检测技术显的尤为重要。目前，管道运输泄漏检测常用的方法有人工巡视和基于计算机技术的检测方法。在参考了大量相关文献后，本文提出了一种新的管道泄漏检测技术—_j蘑过采集管道周围声音来识别管道所处的状态。与以往以泄漏后产生的变化进行检测不同，本文研究的对象是管道周围声音的变化情况。在检测泄漏的同时，该方法还能起到预防泄漏的作用。相比目前常用的泄漏检测方法，本文提出的技术具有移植性

4、强、经济、敏感度好等特点。本文参考了说话人识别的相关理论，提出了基于GMM-SVM的管道泄漏检测技术，这种混合模型不但具有很强的逼近能力，而且又能克服由训练样本不足导致错误分类的情况，具有很强的识别能力。此外，本文对常用的声学特征(LPC、LPCC、MFCC、PLP)进行了分析比较后提出了一种表征能力更好的基于静态MFCC参数和一阶PIP差分和二阶PIP差分的组合特征。本文没有直接用特征样本进行SVM分类，而是先对特征样本进行GMM聚类，然后用聚类后的参数进行SVM分类，从而大大降低了噪声的干扰。实验结果表明，本文提出的技术达到了工程化的要求。基于GMM．SVM的

5、管道泄漏检测技术研究关键词：混合高斯模型；支持向量机；声学特征；泄漏检测；迭代内蒙古大学硕士学位论文RESEARCHONPⅡ。ELINELEAKDE皿CTIoNTECHNOLoGYBEASEONGMM．SVMABSTRACTBecauseofitscharacterincludinghighsafety,lowoilloss，continuousandstable,smalloccupationareaandlowcost，pipelinetransportationhasbecomethemainwayforthetransportationofoilandga

6、s．However,oncetheaccidentofpipelinetransportationhappens，itiseasytocauseseriouseconomiclossandheavycasualties．Asaresult，itseemstobeimportantthatdevelopingareliablepipelineleakdetectiontcchnobgy：．Nowadays，therearetwotypesofpipelineleakdetection．Byconsultingplentyofrelatedliterature,thi

7、spaperpresentsanewpipelineleakdetectionwhichCanjudgethestateofpipelineaccordingtothesoundaroundthepipeline．Comparedwiththeformerresearchwhichfocusedonthechangeafterleakage，theobjectofthispaperisthepipelineenvironment．ThismethodCannoto由detectpipelineleak,butalsopreventleakage．Besides，t

8、henew