[發(fā)明專利]一種天然氣管道泄漏檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010588128.X
• 申請日: 2020-06-24
• 公開（公告）號: CN111734961B
• 公開（公告）日: 2021-09-17
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 路敬祎;岳繼康;王冬梅;董宏麗;劉慶強;劉遠紅;劉均;張彥生;宋金波
• 申請（專利權(quán)）人: 東北石油大學(xué)
• 主分類號: F17D5/06
• 分類號: F17D5/06;G06N3/00
• 代理公司: 黑龍江立超同創(chuàng)知識產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 23217
• 代理人: 楊立超

1.一種天然氣管道泄漏檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

利用聲學(xué)傳感器采集聲波信號，利用海鷗算法優(yōu)化變分模態(tài)分解算法，使變分模態(tài)分解算法根據(jù)聲波信號的特點自適應(yīng)的選擇最佳的分解層數(shù)和罰參數(shù)；

利用基于變分模態(tài)分解的閾值去噪方法對所述的聲波信號進行降噪預(yù)處理，獲取去噪的聲波信號；

提取聲波信號的時頻特征構(gòu)建高維特征向量矩陣，利用局部線性嵌入算法對所述的高維特征向量矩陣進行降維，提取有利于分類的敏感特征向量，降低向量機的訓(xùn)練難度；

將所述降維后的敏感特征向量作為最小二乘支持向量機的訓(xùn)練樣本，利用海鷗優(yōu)化算法搜索最小二乘支持向量機的最優(yōu)參數(shù)，使最小二乘向量機的性能最優(yōu)，根據(jù)采集的聲波信號作為測試樣本，來檢測天然氣管道是否發(fā)生泄漏。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的天然氣管道泄漏檢測方法，其特征在于，變分模態(tài)分解算法的參數(shù)的設(shè)置不準(zhǔn)確會影響信號分解的結(jié)果，因此，利用海鷗算法優(yōu)化變分模態(tài)分解算法，以排列熵的均值與方差的比值作為粒子群算法的適應(yīng)度函數(shù)，搜索最優(yōu)的信號分解層數(shù)和懲罰參數(shù)；海鷗算法優(yōu)化變分模態(tài)分解算法的步驟如下：

步驟1：輸入聲波信號，設(shè)置變分模態(tài)分解算法需要優(yōu)化的參數(shù)范圍，初始化海鷗算法各項參數(shù)，包括種群規(guī)模N、最大迭代次數(shù)L以及位置X；

步驟2：計算適應(yīng)度值，每個海鷗的位置作為運行一次變分模態(tài)分解算法的參數(shù)，并求得該位置所有本征模態(tài)函數(shù)的適應(yīng)度值；

步驟3：更新海鷗最佳位置和適應(yīng)度，如果當(dāng)前海鷗的適應(yīng)度值小于上次迭代的最佳適應(yīng)度值，則用當(dāng)前海鷗的適應(yīng)度值代替上次迭代的最佳適應(yīng)度值，用當(dāng)前海鷗的位置代替上次迭代的最佳位置，否則最佳適應(yīng)度值和最佳位置不變；

步驟4：重復(fù)步驟2～3，進行循環(huán)迭代，直到達到最大迭代次數(shù)后輸出最優(yōu)的分解層數(shù)和罰參數(shù)。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的天然氣管道泄漏檢測方法，其特征在于，適應(yīng)度函數(shù)的計算公式如下：

其中，H_P(IMF_k)為本征模態(tài)函數(shù)(IMF)的排列熵；mean(H_P(IMF_k))為所有排列熵的均值；var(H_P(IMF_k))為排列熵的方差；對IMF_k進行相空間重構(gòu)排序，再映射為符號序列，每種符號序列出現(xiàn)的概率即為P(.),N為P(.)的個數(shù)。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的天然氣管道泄漏檢測方法，其特征在于，基于變分模態(tài)分解的閾值去噪方法，其步驟如下：

步驟1：首先利用優(yōu)化后的變分模態(tài)分解算法對所述的聲波信號進行分解，得到若干本征模態(tài)函數(shù)(IMF)；

步驟2：計算每個本征模態(tài)函數(shù)的方差密度和平均周期之積：

其中，E(.)為數(shù)學(xué)期望，M為IMF_n長度，為IMF_n的平均周期，K為IMFs的個數(shù)；

步驟3：將滿足以下條件的第一個IMF視為跳變點：

步驟4：計算所有IMF在跳變點之前的平均值：

步驟5：當(dāng)滿足以下條件時，視為非有效IMF：

對非有效IMF進行軟閾值處理：

其中，j表示非有效IMF的個數(shù)；

步驟6：對非有效IMF進行閾值處理后，對所有IMF求和，得到去噪的聲波信號。