為提高管道缺陷識別精度,利用補充集合經驗模態(tài)分解方法（CEEMD）和模糊C-均值（FCM）聚類算法,提出CEEMD-FCM的管道缺陷識別模型。首先,分析管道缺陷信號波形特征,引入粒子群優(yōu)化算法（PSO）改進小波閾值降噪方法,實現(xiàn)管道缺陷信號的降噪;然后,采用CEEMD分解缺陷信號,并借助能量熵原理提取缺陷的特征參量;最后,利用模擬退火算法（SA）和遺傳算法（GA）優(yōu)化FCM,完成管道缺陷的分類。結果表明:基于CEEMD-FCM模型的管道缺陷識別方法的綜合識別精度達到87. 5%,可實現(xiàn)石油化工領域管道缺陷模式的精準識別,保障管道安全運行,降低事故發(fā)生率。 

【文章頁數】：7 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 基于PSO-WTD的缺陷信號降噪
    1.1 PSO-WTD降噪算法原理
    1.2 PSO-WTD降噪效果驗證
2 基于CEEMD的缺陷特征提取
3 基于改進FCM的缺陷分類
4 實例分析
5 結論


【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3674730