管道泄漏检测中的VMD算法研究

作     者：檀丽丽 

作者单位：东北石油大学 

学位级别：硕士

导师姓名：王秀芳

授予年度：2017年

学科分类：0820[工学-石油与天然气工程] 080706[工学-化工过程机械] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 082003[工学-油气储运工程] 

主      题：管道泄漏检测 次声波 VMD算法 相关系数 互信息 

摘      要：保障管道安全生产有诸多技术手段,其中最重要并被广泛应用的是泄漏检测技术。管道在运行维护时,需要对管道信号进行实时监测,准确判断管道运行状况,及时诊断出存在的泄漏隐患,避免安全事故的发生。天然气管道泄漏产生的次声波信号属于非平稳信号,且在管道传播过程中受到严重的外界干扰,导致泄漏的误判率高,出现错报、漏报、误报的情况。自适应时频分析方法是分析非平稳信号的重要手段,针对实验室采集的管道泄漏产生的次声波信号的特征,本文利用基于相关系数的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,简称VMD)算法选取预设尺度K值,再通过基于互信息的VMD算法进行管道特征提取,从而进行工况识别,从而提高系统对管道泄漏判断的准确率。本文主要工作有:1、查阅有关管道泄漏检测相关论文,深入了解管道泄漏检测的相关方法,选取VMD方法应用到天然气管道泄漏检测中;对管道泄漏检测存在的故障情况进行分析,对故障情况进行分类,最终确定模式识别的目标种类;完成不同管道运行情况下的信号采集。2、针对VMD算法存在难以选取预设尺度K和分解后的有效固有模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)分量的问题,提出了一种基于相关系数的VMD方法进行参数优化,并将其用于检测管道泄漏信号。首先通过仿真信号验证基于相关系数的VMD算法的有效性;最后将基于相关系数的VMD算法应用于管道泄漏信号检测中,对算法的可行性进行验证。3、针对VMD分解的高频部分受噪声干扰导致分解的高频部分效果不理想的问题,提出了基于互信息的VMD方法。首先通过仿真信号验证基于互信息的VMD算法的有效性;最后将基于互信息的VMD算法应用于管道泄漏信号检测中,对算法的可行性进行验证。对比VMD算法,验证该方法的有效性。4、针对管道不同工况信号,利用基于相关系数的VMD算法选取预设尺度K值,再通过基于互信息的VMD算法进行管道特征提取,从而进行工况识别,通过实验结果验证该方法的准确率和可行性。