【摘要】：由于天然氣管道閥門內(nèi)漏聲發(fā)射檢測環(huán)境復雜、噪聲干擾嚴重,極大地降低了閥門內(nèi)漏流量的檢測精度。為此,提出一種基于背景噪聲的小波包軟閾值降噪處理方法,并通過對降噪處理后的聲發(fā)射信號采用基于支持向量回歸(Support Vector Regression,SVR)方法進行輸氣管道閥門內(nèi)漏流量的量化回歸預測。結(jié)果表明:采用基于背景噪聲的小波包軟閾值降噪方法能夠獲取較為純凈的內(nèi)漏源信號,降噪后獲得內(nèi)漏聲發(fā)射信號信噪比為6.11。通過對小波包降噪處理后的特征參數(shù)進行輸氣管道閥門內(nèi)漏流量回歸預測,結(jié)果優(yōu)于未進行降噪處理的預測結(jié)果,且軟閾值降噪預測結(jié)果優(yōu)于硬閾值預測結(jié)果,采用軟閾值降噪的預測結(jié)果平均絕對比例誤差為0.164,有效提高了閥門內(nèi)漏流量量化回歸預測的準確度。
[Abstract]:Because of the complicated environment and the serious noise interference, the detection precision of valve internal leakage rate is greatly reduced by acoustic emission detection environment of natural gas pipeline valve. In this paper, a wavelet packet soft threshold denoising method based on background noise is proposed, and support vector regression (Support Vector Regression,) is applied to the acoustic emission signal after denoising. SVR) method was used to predict the internal leakage rate of gas pipeline valve by quantitative regression. The results show that the wavelet packet soft threshold denoising method based on background noise can obtain relatively pure internal leakage source signal, and the signal-to-noise ratio of internal leakage acoustic emission signal is 6.11 after de-noising. Based on the characteristic parameters of wavelet packet de-noising process, the results are better than those without noise reduction processing, and the soft threshold noise reduction prediction results are better than the hard threshold values prediction results. The average absolute proportional error of prediction results with soft threshold noise reduction is 0.164, which effectively improves the accuracy of quantitative regression prediction of valve internal leakage flow.
【作者單位】： 中國石油管道科技研究中心/油氣管道輸送安全國家工程實驗室;中國石油管道公司西安輸油氣分公司;中國石油大學(北京)機械與儲運工程學院;
【基金】：中國石油天然氣股份公司科技專項“油氣管道關鍵設備國產(chǎn)化”,2012E-2802
【分類號】：TE973.6

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本文編號：2453903