[發明專利]閥門內漏缺陷類型識別與內漏速率計算的方法

有效

• 申請號: 201310459628.3
• 申請日: 2013-09-30
• 公開（公告）號: CN103488906A
• 公開（公告）日: 2014-01-01
• 發明（設計）人: 徐長航;曹國梁;陳國明;任樂峰;李國瑞;史煥地;艾素萍;韓國星;張麗珍
• 申請（專利權）人: 中國石油大學（華東）
• 主分類號: G06F19/00
• 分類號: G06F19/00
• 代理公司: 山東濟南齊魯科技專利事務所有限公司 37108
• 代理人: 楊彪

技術領域

本發明涉及閥門內漏檢測領域，特別涉及閥門內漏缺陷類型識別與內漏速率計算。

背景技術

近年來，基于聲發射技術的閥門內漏檢測已經成為研究熱點。有些研究人員從聲發射機理出發，用解析法提出了閥門內漏速率估測的Kaewwaewnoi模型與E.?Meland模型。但是，應用這些模型的前提是泄漏孔形狀確定，這在工程現場中是很難直接獲得的。大多數研究者著眼于閥門內漏的聲發射信號的特征，在閥門內漏聲發射信號預處理以及特征提取方面取得了很好的進展，對于閥門內漏速率預測，也提出了最小二乘法回歸預測、數據對比等方法。受選取的特征參數數量及樣本數量不足的限制，上述方法的預測模型只適用于限定狀況下的閥門內漏檢測，模型的可移植性與精確性較差，這嚴重制約了閥門內漏檢測技術的工程轉化。因此，數據的獲取、甄選以及多維特征參數的降維處理成為制約閥門內漏檢測技術發展的重要原因。

發明內容

本發明針對基于聲發射技術進行閥門內漏檢測時，數據樣本少、數據特征參數利用不充分的問題，從流形學習降維、主動學習、支持向量領域出發，提出了一種閥門內漏缺陷類型識別與內漏速率計算的方法。降低了對數據樣本數量的依賴，最大程度挖掘、利用了測試數據中的特征參數。建立普適性良好、由聲發射信號特征等可測因素反演計算內漏速率的數學模型。

　　本發明的技術方案如下：

1）分別從實驗室、工程現場采集閥門內漏檢測所需的實驗數據：

實驗室內采集，針對不同類型（球閥、閘閥、截止閥）、不同材質（碳鋼、不銹鋼、鑄鐵）的閥門，人工預制閥門內漏缺陷（密封劃痕、穿孔、關不緊），通過改變密封劃痕的形狀尺寸、閥體穿孔的形狀尺寸以及閥門的開度，模擬缺陷的損傷程度；然后針對所有缺陷的閥門，以閥門類型、閥門材質、閥門尺寸、工藝參數（閥前壓力、閥后壓力、溫度）、介質特性（密度、粘度和介質相態）為變量組合V，用寬頻傳感器以1MHz的采樣頻率采集閥門內漏聲發射信號，包括特征量信號與波形流信號。標記內漏缺陷類型和測試閥門的內漏速率。

工程現場采集，針對工程現場發生內漏的閥門，記錄變量組合V中的數值，采集閥門內漏聲發射信號，根據工程現場狀況，對于內漏缺陷類型和內漏速率已知的內漏閥門，標記閥門內漏缺陷類型標簽及內漏速率標簽，其他數據，不作標記。

2）將步驟1）采集的實驗數據添加到樣本集R。樣本集R包括標簽數據樣本集L、無標簽數據樣本集U。

R中樣本包含對象數據、測試數據與標簽數據三類。

其中對象數據包含閥門類型、閥門材質、介質相態三個屬性，測試數據包括閥門尺寸、閥前壓力、閥后壓力、溫度、介質密度、介質粘度、聲發射信號數據，標簽數據包括內漏缺陷類型標簽、內漏速率標簽，分別記為L_q、L_n。

對于實驗中和工程現場中內漏缺陷類型與內漏速率已知的閥門，添加其步驟1）中采集的數據至標簽數據樣本集L中；對于工程現場中閥門內漏缺陷類型、內漏速率無法獲取的閥門，僅將工程現場采集的對象數據與測試數據，添加至無標簽數據樣本集U中。

3）提取樣本集R中所有聲發射信號的幅值平均值、有效值電壓（RMS）、平均信號電平（ASL）、峰值頻率。選用db8小波基對聲發射波形流信號進行了5層小波包分解，

將原始信號分解到32個子頻段上，根據每個子頻段能量的大小，選取31.25~46.875KHz,?46.875~62.5?KHz,?62.5~78.125?KHz,?78.125~93.75?KHz,?93.75~109.375?KHz,?109.375~125?KHz,?125~140.625?KHz,?140.625~156.25?KHz,?156.25~171.875?KHz,?171.875~187.5?KHz十個能量最大的子頻段”

子頻段信號的能量計算公式如下：

?????????????????????????????????????????????????

其中，S_k（t）每一頻段的重構系數。然后由對樣本集R中的所有樣本，中提取閥門尺寸、閥前壓力、閥后壓力、溫度、介質密度、介質粘度；幅值平均值、有效值電壓（RMS）、平均信號電平（ASL）、峰值頻率以及十個子頻帶的能量值共20個變量為輸入參數，構建n*20的輸入矩陣X1。