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时间:2020-03-22
《基于动态核独立元统计量的石油管道泄漏检测.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第38卷第l期2017年1月仪器仪表学报ChineseJo哪alofScientificI璐tmmentV01.38No.1Jall.2017基于动态核独立元统计量的石油管道泄漏检测辜小花1’2,李景哲1,李太福1,唐海红1,刘兴华1(1.重庆科技学院电气与信息工程学院重庆40133l;2.四川理工学院四川省人工智能重点实验室自贡643000)摘要:石油管道泄漏是受腐蚀、磨损、焊缝缺陷、振动、冲刷以及人为破坏等多种因素影响的连续动态过程,单纯基于压力信号的检测和基于高斯分布假设的信号分析方法不能适应其多变量、强耦合、动态特性。为此,综合考虑与管道泄漏有关的操作参数和环境参数,针
2、对管道监测参数呈现时序自相关性、泄漏检测精度不高的问题,提出一种基于动态核独立分量分析(DKICA)的石油管道泄漏检测方法。首先引入动态特性确定算法(DOD)计算模型最佳参数阶次,解决动态过程导致的监测参数呈现时序自相关性问题;再采用核独立分量分析(ⅪCA)在核主元空间提取独立元;最后通过考察独立元的r、SPE联合指标判断泄漏发生。通过对某一输送场站采集的数据进行实验验证,结果表明采用联合指标D:的正常样本误检率和泄漏样本漏检率都远低于单独采用r或S_船统计量;而引入动态特性的2阶Dl(IcA对于正常样本的误检率和泄漏样本的漏检率都低于未引入动态特性的l(IcA方法。可见,所提
3、出的基于动态核独立分量联合指标的石油管道泄漏检测方法是一种高效且可行的方法。关键词:泄漏检测;动态核独立分量分析;联合指标;石油管道;计算机模拟中图分类号:,I'P183X937TH865文献标识码:A国家标准学科分类代码:510.4010Oilpipeli玳leakdetectionb嬲edonindexofdynamicKernelindependentc咖ponentsGuⅪaohual”,LiJingzhel,uTaiful,TangHaihon91,Liuxin曲ual(J.cDZkge矿Ek£rDn幻&,旆玎№£幻凡E,画乃卯^增,cb,狮打w‰觇昭蚵矿&如,瑚口蒯
4、死c矗加锄,踟哪打曙4DJ33J,醌i耽;2.A疗缸湖胁efl谚胱矿研如60眦。可矿
5、s触眦n№,ince,S池眦n№蚵矿Sc记,黜&西研,黜矗昭,巧go昭耐3DDD,吼i阮)Abstl国ct:0ilpipelineleal(isacontinuous柚ddyTlaIIlicprocess胡&tedbym卸yfactors(e.g.,cormsion,wear,welddef&ts,vibmtion,emsion粕dmaIl—madedestmction).Themethodbasedonpressuresignaldetection锄dG肌ssiaJl船sur叩tionsig
6、nal锄alysisc籼otmeett}lecharacteristicsofmultiv撕able,strongcoupling肌ddyn锄ics.IntlIisanicle,tbe叩eratingandenvimllIIlentalp嘲etersassociated诵ththepipelineleakingarecompreheIlsivelycollsidered.A肿veloilpipelineleal【detectionmethodbasedonDyIlaIllicKemelIndependemComponemAnalysis(DⅪCA)ispr叩osedtosolv
7、emetiIIliIlg—seqIl∞ce-硼tocoH℃lationproblemofthepipelineHlo面toringpar呱leters锄denh粕cethedetectionaccuracy.FirsⅡy,tlle叩tiIIlalorderofthemodelpa瑚rletersisco曲medbytlledeteⅡIlinationcharacteIisticsofdynalllic(DOD)algorithmtoreducetheautocorrelational∞Ilgthe啪柑tofingpammeteI_s.Sec伽my,theKemelIndepen
8、dentConlponentAnalysis(1(ICA)isutilizedtoe】【tracttheindependemcor印onentinkemdprincipalspace.Finally,thepipelineleal【isrn0Ilitoredbyr,鲫俘aIIdthecombinedindex0ft11eindependentcomp∞ents.Exp硝mentalresllltsindicatethatb0也theIIlissing蚰d蹦sedetectionacc啪cie
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