本文關(guān)鍵詞：小波包多級樹模型管道泄漏信號壓縮感知方法　出處：《儀器儀表學(xué)報》2014年03期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：針對目前管道泄漏監(jiān)測信號壓縮感知處理過程中,所需測量數(shù)較高,在數(shù)據(jù)壓縮比較高的情況下泄漏信號重構(gòu)性能指標(biāo)比較低,未對稀疏信號固有的結(jié)構(gòu)特征充分考慮的問題,提出了基于小波包多級樹模型的管道泄漏監(jiān)測信號稀疏化表示方法和結(jié)構(gòu)模型的快速貝葉斯匹配追蹤算法(M-FBMP)的壓縮感知方法,該方法充分利用管道泄漏監(jiān)測信號的特點合理選擇稀疏基,構(gòu)建了一次分解小波包多級樹的管道泄漏監(jiān)測信號模型,優(yōu)化了標(biāo)準(zhǔn)高斯測量矩陣,推導(dǎo)了基于管道泄漏監(jiān)測信號稀疏信號結(jié)構(gòu)的M-FBMP算法,實現(xiàn)了信號的壓縮采樣和重構(gòu)。通過實驗對比該方法與傳統(tǒng)快速貝葉斯匹配追蹤(FBMP)壓縮感知方法,實驗給出了不同數(shù)據(jù)壓縮比條件下,2種壓縮感知方法所能達(dá)到的性能指標(biāo),結(jié)果表明所提方法與基于FBMP的壓縮感知方法在均方根誤差、信號的重構(gòu)信噪比相同量級的情況下,數(shù)據(jù)壓縮比提高了3.4倍,大大降低了工業(yè)監(jiān)控數(shù)據(jù)傳輸對網(wǎng)絡(luò)通信信道帶寬的要求。在數(shù)據(jù)壓縮比為30∶1的條件下,利用所提算法進(jìn)行信號恢復(fù),信號的重構(gòu)信噪比提高了近2倍;重構(gòu)能量恢復(fù)系數(shù)優(yōu)于1×10-3,重構(gòu)信號精度可以滿足管道泄漏檢測與定位的要求。
[Abstract]:In the process of pipeline leakage monitoring signal compression and sensing processing, the number of measurement is high, and the performance index of leakage signal reconstruction is low when the data compression is high. The structural characteristics of sparse signals are not fully considered. A sparse representation method of pipeline leakage monitoring signals based on wavelet packet multilevel tree model and a fast Bayesian matching tracking algorithm (M-FBMP) based on structural model are proposed in this paper. This method makes full use of the characteristics of pipeline leakage monitoring signal to select sparse base reasonably, constructs the model of pipeline leakage monitoring signal which decomposes wavelet packet multilevel tree, and optimizes the standard Gao Si measurement matrix. The M-FBMP algorithm based on sparse signal structure of pipeline leakage monitoring signal is derived. The compression sampling and reconstruction of the signal are realized. By comparing the method with the traditional fast Bayesian matching tracking (FBMP) compression sensing method, the different data compression ratios are given in the experiment. The results show that the proposed method and the compression sensing method based on FBMP have the same order of magnitude of RMS error and signal reconstruction SNR. The data compression ratio is increased by 3.4 times, which greatly reduces the requirement of network communication channel bandwidth for industrial monitoring data transmission. Under the condition of data compression ratio of 30: 1, the proposed algorithm is used for signal recovery. The signal-to-noise ratio (SNR) of the reconstructed signal is increased by nearly 2 times. The reconstruction energy recovery coefficient is better than 1 脳 10 ~ (-3), and the precision of reconstructed signal can meet the requirements of pipeline leakage detection and location.
【作者單位】： 北京化工大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費項目(ZZ1226)資助
【分類號】：TN911.7
【正文快照】： 1引言管道運輸是石油和天然氣的主要運輸方式,隨著以微處理器為基礎(chǔ)的遠(yuǎn)程終端裝置等在整個工業(yè)監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的普遍應(yīng)用,管道泄漏遠(yuǎn)程監(jiān)測已經(jīng)成為保證油氣管道安全運行的主要措施之一。目前監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)規(guī)模不斷擴(kuò)大,輸油站及監(jiān)控點不斷增加,管道監(jiān)測控制中心通過遠(yuǎn)程終端裝置、數(shù)據(jù)

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：1439233