[發(fā)明專利]一種基于LS-KNN的管道漏磁內(nèi)檢測缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ)方法

有效

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• 申請日: 2018-11-30
• 公開（公告）號: CN109492708B
• 公開（公告）日: 2021-04-02
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 盧森驤;姜琳;劉金海;張化光;馮健;汪剛;馬大中
• 申請（專利權(quán)）人: 東北大學(xué)
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 沈陽東大知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 21109
• 代理人: 朱光林

本發(fā)明提供一種基于LS?KNN的管道漏磁內(nèi)檢測缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ)方法，涉及故障診斷和人工智能技術(shù)領(lǐng)域。包括：對原始數(shù)據(jù)預(yù)處理后作為數(shù)據(jù)樣本；提取樣本數(shù)據(jù)特征；設(shè)定K值對模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到滿足條件的KNN模型；歸一化處理分到每類中的特征樣本及其對應(yīng)的數(shù)據(jù)集，再用最小二乘法對處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合建模；計算擬合結(jié)果的損失函數(shù)，設(shè)定誤差閾值，令所有樣本的長度相同，得到滿足條件的LS擬合模型；將含缺失的數(shù)據(jù)輸入到LS?KNN回歸器中，實現(xiàn)對缺失數(shù)據(jù)的插補(bǔ)；對插補(bǔ)結(jié)果進(jìn)行反歸一化得到最終的插補(bǔ)數(shù)據(jù)。本方法克服了實際數(shù)據(jù)的缺失隨機(jī)性，并克服了訓(xùn)練樣本與待插補(bǔ)樣本維度不同的問題，同時提高了數(shù)據(jù)插補(bǔ)精度，對信號噪聲具有很強(qiáng)的魯棒性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及故障診斷和人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于最小二乘-K-最近鄰(LS-KNN)的管道漏磁內(nèi)檢測缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ)方法。

背景技術(shù)

隨著國家經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，對能源的需求越來越多，其中石油、天然氣是重要的能源和化工原料，對人民生活、工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和國防建設(shè)都具有至關(guān)重要的作用。然而輸油管道長期處于惡劣的工作環(huán)境中，管道表面的腐蝕現(xiàn)象越來越嚴(yán)重，可能導(dǎo)致管網(wǎng)泄露，容易引起燃燒爆炸等危害，會引起環(huán)境污染甚至造成人員傷亡等重大事故。

漏磁內(nèi)檢測技術(shù)是實際中最常用的管道無損檢測方法之一，該方法具有易于實現(xiàn)自動化、檢測速度快、效率高、成本低、無污染等優(yōu)點。海底管道漏磁內(nèi)檢測儀把檢測到的大量數(shù)據(jù)保存并記錄下來，由于受傳感器和環(huán)境等影響可能會產(chǎn)生一些異常和缺失，提高漏磁內(nèi)檢測信號的準(zhǔn)確性和有效性的關(guān)鍵技術(shù)是對漏磁檢測儀直接導(dǎo)出的漏磁信號進(jìn)行預(yù)處理技術(shù)，其中重要的一部分是對缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)，數(shù)據(jù)插補(bǔ)保證了數(shù)據(jù)完整性，為后續(xù)擁有準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)分析結(jié)果奠定基礎(chǔ)，為輸油管道的安全保駕護(hù)航。

漏磁內(nèi)檢測缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ)，是通過對缺失數(shù)據(jù)周圍信號的分析來預(yù)測未知值。數(shù)據(jù)插補(bǔ)的算法有很多，常用的數(shù)據(jù)插補(bǔ)算法有多項式插補(bǔ)法、回歸插補(bǔ)法和多重插補(bǔ)法等，各插補(bǔ)法都具有一定的局限性，具體如下：

多項式插補(bǔ)法：(1)對周圍數(shù)據(jù)特征不明顯的情況無法確定準(zhǔn)確的多項式模型，很難實現(xiàn)準(zhǔn)確的插補(bǔ)；(2)在插補(bǔ)數(shù)據(jù)的邊緣可能會產(chǎn)生振鈴現(xiàn)象；(3)若數(shù)據(jù)缺失較多，插補(bǔ)結(jié)果可能會產(chǎn)生很大的誤差。

回歸插補(bǔ)法：(1)該方法的假設(shè)前提是無回答變量與所選取的輔助變量存在一定的線性關(guān)系，但是這種線性關(guān)系并不是在所有情形下都是成立的；(2)該方法在使用時容易忽略對隨機(jī)誤差項的處理，即使回歸插補(bǔ)的參數(shù)估計是無偏的，但由于忽略誤差項的處理方式也會導(dǎo)致各種可能的測量值。

多重插補(bǔ)法：(1)多重插補(bǔ)法隨著待插補(bǔ)的數(shù)據(jù)量的增量，可能陷入局部最優(yōu)；(2)多重插補(bǔ)法的算法復(fù)雜度相對較高，運(yùn)算速率可能受到很大影響。

發(fā)明內(nèi)容

針對現(xiàn)有技術(shù)存在的問題，本發(fā)明提供一種基于LS-KNN的管道漏磁內(nèi)檢測缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ)方法，在漏磁數(shù)據(jù)中，對于無缺陷數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)特征，用最小二乘法(LS)對其進(jìn)行線性擬合建模，對于缺陷數(shù)據(jù)，則用最小二乘法進(jìn)行非線性擬合建模，再用最小二乘算法對訓(xùn)練樣本與待插補(bǔ)數(shù)據(jù)建立線性擬合模型，最后將K-最近鄰(KNN)算法的每個類別中加入兩個最小二乘線性回歸模型，實現(xiàn)對漏磁缺失數(shù)據(jù)的插補(bǔ)，解決了數(shù)據(jù)樣本維度不同，漏磁缺陷處數(shù)據(jù)缺失、數(shù)據(jù)缺失量較大等問題。

為了實現(xiàn)上述目的，一種基于LS-KNN的管道漏磁內(nèi)檢測缺失數(shù)據(jù)插補(bǔ)方法，包括以下步驟：

步驟1：從海底管道漏磁檢測儀中直接采集原始漏磁檢測數(shù)據(jù)，并且對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括二次基線校正和異常數(shù)據(jù)剔除，具體步驟如下：

步驟1.1：對采集到的原始漏磁檢測數(shù)據(jù)進(jìn)行基線校正；

步驟1.2：根據(jù)管道的焊縫位置對管道進(jìn)行分段，具體步驟如下：

步驟1.2.1：令通道數(shù)量m＝1；

步驟1.2.2：求取管道漏磁內(nèi)檢測數(shù)據(jù)單通道的均方差；