本文選題：管道泄漏定位 + 非負矩陣分解(NMF)�。� 參考：《傳感技術(shù)學(xué)報》2017年01期

【摘要】：在管道泄漏檢測中,壓力信號中的噪聲干擾會降低傳統(tǒng)互相關(guān)法的定位精度。傳統(tǒng)的去噪算法對環(huán)境的適應(yīng)性差,去噪效果不理想。為此,提出了一種奇異值分解SVD(Singular Value Decomposition)與非負矩陣分解NMF(Nonnegative Matrix Factorization)相結(jié)合的管道泄漏信號去噪算法。該方法首先通過奇異值分解確定非負矩陣分解的階數(shù)并對其初始化;然后,采用改進的非負矩陣分解算法對原信號進行迭代分解,獲得去噪信號;最后,對去噪信號進行處理后通過互相關(guān)計算時延,并結(jié)合泄漏信號的傳播速度實現(xiàn)泄漏定位。大量實驗結(jié)果表明,SVD-NMF算法能夠顯著降低迭代次數(shù),提高去噪速度;同時在泄漏檢測中,能夠達到去除噪聲干擾,提高定位精度的目的。
[Abstract]:In pipeline leakage detection, the noise interference in the pressure signal will reduce the location accuracy of the traditional cross correlation method. The traditional de-noising algorithm has poor adaptability to the environment, and the effect of de-noising is not ideal. In this paper, a new method of pipeline leak signal denoising based on singular value decomposition (SVD(Singular Value decomposition) and nonnegative matrix factorization (NMF(Nonnegative Matrix factorization) is proposed. In this method, the order of nonnegative matrix factorization is determined by singular value decomposition and initialized. Then, the original signal is iteratively decomposed by the improved non-negative matrix decomposition algorithm, and the denoising signal is obtained. After processing the denoising signal, the time delay is calculated by cross-correlation, and the leakage location is realized by combining the propagation speed of the leakage signal. A large number of experimental results show that SVD-NMF algorithm can significantly reduce the number of iterations and improve the speed of de-noising, at the same time, in the leakage detection, the noise interference can be removed and the positioning accuracy can be improved.
【作者單位】： 天津大學(xué)精密測試技術(shù)與儀器國家重點實驗室;
【分類號】：U178;TN911.7

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本文編號：1887761