基于小波变换的输油管线泄漏检测的研究

阐述了输油管道泄漏监测系统的测漏原理及定位方法,以及如何利用小波多分辨率分解从随机信号中消除噪声,确定特征点,准确定位.     

基于谐波小波分析的管道小泄漏诊断方法

在长输管道泄漏诊断过程中,复杂噪声背景下的管道小泄漏信号往往难以检测,更无法准确提取小泄漏负压波信号拐点进行泄漏点定位,为此提出基于谐波小波分析技术的小泄漏信号识别与负压波拐点准确提取方法.介绍r谐波小波分析的基本原理及其快速算法,利用谐波小波时频图、时频等高线图以及时频剖面图挖掘管道泄漏敏感特征,准确提取负压波拐点,实现了对长输管线小泄漏的故障诊断.现场采集复杂噪声背景下的输油管道小泄漏信号,分别采用Daubechies小波与谐波小波进行分析对比.试验结果表明,谐波小波泄漏检测法在噪声干扰下对小泄漏信号识别的准确率较高,为长输管道安全输送提供了可靠的保障.     

天然气管道泄漏点的定位检测方法研究

将负压波法应用到天然气输气管道的泄漏检测与定位中,分析了影响负压波传播速度的因素,修正了定位公式,利用小波技术对负压波信号进行了消噪处理并捕捉了压力突降点,提高了检测灵敏度与定位的精度,仿真实验证明了此方法的有效性.     

基于负压波的输气管道泄漏检测与定位方法

将负压波法应用于天然气输气管道的泄漏检测与定位中,分析了影响负压波传播速度的因素,修正了定位公式,并利用小波技术捕捉了压力突降点,从而提高了检测与定位的灵敏度与精度.     

基于图像处理的管道泄漏检测与定位

压力曲线上的负压波是管道泄漏的征兆.为快速检测和准确定位压力曲线上的负压波,提出了一种基于图像处理的方法.该方法将压力数值转化为图像灰度值,将压力曲线上的负压波起始点定位等价为图像处理中的边缘检测.利用灰度统计直方图计算一段压力曲线前半段的主流数值,如果压力曲线的后半段偏离主流数值,则表明检测到负压波.对此压力曲线进行灰度拉伸变换,使负压波更为凸显.试验研究表明,该方法可减少系统的误报和漏报,提高定位的精度.     

形态小波变换及其在图象编码中的应用

提出了一种基于形态学的非线性小波分析方法，并将这种形态小波分析方法应用于图象编码上，与一般的小波分解方法不同的是，该形态小波分解采用非线性方法，分解结果中图象特征更明显，图象编码压缩比更高，解码出的图象更加清晰；同时由于形态学是基于Minkowski加减基本操作并应用最大最小运算来实现，分解运算简单，速度快。     

管道泄漏源定位中最优小波基变换研究

针对压力管道通孔型泄漏源互相关定位的声发射（AE）信号降噪问题,进行了小波变换系数重构泄漏信号的最优小波基的选取工作。首先分析了管道通孔型泄漏信号的声学特性;然后使用短时傅立叶变换分析了泄漏声发射事件的发生时间,用于获得其在该时间段内的基本时域波形,同时对比基本时域波形与标准小波基的相似性删选出合适的小波基;进一步,通过分析小波变换定位泄漏声发射事件的频率分布确定最优小波基。同时考虑到声速对定位管道泄漏的影响,对管道声速进行现场测量标定。最后以最佳小波基的小波变换系数作为重构信号开展基于互相关的定位实验。实验结果表明,选择横波的波速作为管道检测的声速时,最佳小波基为“morlet”的小波变换系数作为重构信号能够很好地剔除噪声提高管道定位精度。     

小波分析在管道泄漏信号识别中的应用

利用多尺度小波变换，把管道泄漏产生的负压波信号作为瞬态信号，来识别管道的局部泄漏特征。以光滑函数的一阶导数作为小波母函数，研究了管道泄漏特征信号拐点区间的敏感性，突出小波变换系数的局部极值性。分析表明，检测信号的小波变换系数极值的奇异性准确地反映了管道检测信号的泄漏特征，并且从局部描述了管道泄漏信号的瞬态正则性。对各级尺度系数进行了S形曲线拟合，此曲线能够完整地描述管道泄漏瞬变特征，其拐点区间描述了管道发生泄漏时的瞬变过程。     

小波变换理论在管道泄漏检测中的作用

分析了负压波泄漏定位方法的关键技术，提出了小波变换与负压波相结合的方法，利用信号奇异点与小波变换模极大值在多尺度上变化对应的性质，将离散小波变换应用到获取压力波信号序列特征奇异点中，可以对泄漏点进行定位。因为现场采集的数据中含有大量噪声，采取小波门限去除噪声干扰的方法，可以很好地消除噪声干扰。在实际应用中取得了良好的效果。     

微型GPRS无线数字通讯管道泄漏检测系统

介绍了一种新型的管道泄漏检测定位报警系统,该系统应用了掌上电脑数据采集分析系统、GPRS无线数字通讯系统等数字化、信息化技术,使得检测单元具有体积小,安装简便和数据传输快捷并且占用通讯资源少等特点,这种新型的管道泄漏检测定位报警系统可以广泛应用于输水、输油和输气的管道。     

负压波输油管道泄漏检测技术研究

管道输送以自己独特的优点在国民经济中占有重要的地位,然而由于各种原因,管道泄漏事故频频 发生,不仅造成资源损失和环境污染,而且会带来巨大的财产损失和人员伤亡。为保障管道安全运行和将泄漏事故造成的危害减少到最小,需要研究泄漏检测技术以获得更高的泄漏检测灵敏度和更准确的泄漏点定位精度。针对这个问题,本文主要介绍了负压波泄漏检测技术,分析了其检测定位原理以及影响准确定位的关键因素,最后说明了管道泄漏检测系统的设计与构成。     

基于声发射与小波包理论的压力管道泄漏检测

采用声发射技术与小波包理论相结合的方法对管道泄漏点实现了精确定位．首先，对2个声发射传感器采集的数据信号运用小波包分解并重构得到不同频段数据．然后，对2个传感器分解信号的同一频段做互相关分析，比较并选取相关系数最大值对应的时间代入定位公式就得到了泄漏点的位置．通过数字仿真对比表明，该方法优于直接相关定位法，具有较强的抗噪声能力，提高了信噪比．实际测试结果表明，该方法具有高于94％的定位精度，可以用于实验压力管道泄漏的检测与在线监测中。     

基于冗余提升小波包及Volterra级数的机械故障预测方法

针对Volterra级数模型在染噪时间序列预测中精度较低,以及收敛速度慢的关键问题,提出了一种基于冗余提升小波包(Redundant Lifting Wavelet Packet,RLWP)及Volterra级数的机械故障预测方法。首先用冗余提升小波包对振动信号进行分解,对分解得到的末层所有频带信号用奇异值分解进行降噪。然后通过构造二阶Volterra级数预测模型对降噪后的各频带信号进行预测。最后用冗余提升小波包重构算法对各频带预测信号重构,获得预测信号。仿真结果表明:结合冗余提升小波包的多分辨率分析及奇异值降噪,能明显提高Volterra级数模型的预测精度及收敛速度。在工程应用中该方法准确预测出了某离心压缩机的不平衡故障。     

小波变换法求电磁波动方程的高频解

提出了一种利用小波变换求解不连续性变系数电磁波动方程高频解的新方法,解决了 Ｆｏｕｒｉｅｒ 变换法无法解决的分层非均匀无耗媒质中波的传播与反射问题。并用该方法计算了一个 Ｆｏｕｒｉｅｒ 变换法能求解的特例,两种方法计算结果完全一致     

基于小波变换的等价线性化方法及分析

提出了基于小波的等价线性化方法．并同传统的等价线性化方法进行了比较．小波分析跟传统的等价线性化方法结合起来，可将一个非线性系统转化成一个时变的线性系统．在实验中．采用了连续小波变换和离散的小波变换．实验结果表明：和传统的等价线性化方法比较．提出的新方法解决非线性问题更有效．可广泛地应用于各种非线性系统．进行由随机振动信号激励的非线性系统的分析。     

小波Semisoft阈值函数在输油管道泄漏信号处理中的应用

输油管道中存在的噪声影响了有用泄漏信号的提取,为了提高泄漏检测系统的灵敏度,降低系统的误报警率,利用小波半软(semisoft)阈值函数对实测的泄漏信号进行去噪处理,并与其他几个常用阈值函数的去噪结果进行比较,结果表明,半软阈值函数法可有效地去除管道信号中的噪声。     

离散点云数据的小波变换处理算法

将离散点云数据表示成适合用作小波变换的形式,提出了一种基于尺度的离散点云数据的特征识别算法,在此基础上给出了具体的基于尺度的二维和三维离散点云的小波分解算法,最后引入实例对二维离散点云的小波分解算法进行分析,实验结果表明算法达到了对点云数据的按尺度特征分解的目的.通过提出的算法,将离散点云数据按照尺度进行分解并提取出不同的特征成分,这样可以根据后期可视化显示的不同要求,将小波变换分解后的数据进行进一步的处理.     

焊缝图像边缘检测方法探讨

边缘特征是图象最为有用的高频信息。由于存在噪声,采用经典算子的方法,图像的边缘检测效果不太好。本文首先介绍了经典的边缘检测。然后,针对上述算法的缺陷,提出基于小波变换的边缘检测。实验结果分析表明,在边缘精度、强弱边缘提取和噪声抑制方面,该算法是有效的。