基于經驗小波及稀疏表示分類的天然氣管道泄漏檢測.pdf

1、管道泄漏事故頻繁發(fā)生，嚴重威脅管道運輸安全體系，因此，針對天然氣管道泄漏檢測及定位的研究具有重要的理論價值和研究意義。本文在結合國內外管道泄漏檢測研究現狀基礎上，以管道泄漏聲發(fā)射信號為分析對象，研究了基于經驗小波分解及稀疏表示分類的管道泄漏孔徑識別方法，主要研究工作如下：
　　首先，研究了國內外管道泄漏檢測研究現狀及泄漏信號的分析方法。結合經驗模態(tài)分解及小波分析的方法，研究了基于經驗小波分解及Kullback–Leibler模式的

2、特征提取方法。經驗小波分解通過頻域極大值自適應性的分離管道泄漏信號，構造濾波器組，提取具有緊支撐傅里葉的調幅調頻成分，并根據Kullback–Leibler散度的相關性分析分解成分，選取其中主要的特征分量；提取多種時頻特征參數，獲取全面準確表征泄漏信號的特征向量；
　　其次，由于氣體管道的泄漏孔徑大小檢測非常重要，本文研究了稀疏表示的孔徑分類方法。該方法利用字典重構樣本與目標樣本計算的殘差值作為識別依據，考慮到管道泄漏樣本信息的局

3、部性，設計了一種樣本擴展稀疏表示分類方法，該方法不僅考慮到樣本的整體信息，還考慮到樣本的局部信息和空間信息。通過泄漏信號的共同特征樣本與“模板樣本”之間差異信息，能將目標樣本有效的重構，降低了重構誤差，提高了管道泄漏檢測的魯棒性。實驗結果表明，該識別方法識別準確率高，能有效的檢測管道泄漏。
　　最后，研究了常用的管道泄漏定位方法，本文在互相關時延估計方法上融入互譜相位譜分析，通過互譜相位譜確定泄漏信號的有效頻帶，加入高通濾波器，濾