管道腐蚀裂纹超声内检测信号处理研究

论文摘要

管道作为大量输送石油、气体等能源的安全经济的运输手段在世界各地得到了广泛应用。为保障在役管道的安全运行,延长使用寿命,应对其进行定期检测,以便及时发现问题,采取措施。基于国内石油储运部门管道检测的需要,本文进行了管道腐蚀裂纹超声内检测信号的处理研究。针对超声回波信号处理部分的难点,采用小波分析的方法,选取适当的小波基及小波层次,解决了信号消噪等问题。在此基础上,为进一步提高裂纹信号识别能力,对超声波信号作了大量的分析研究工作,并根据超声回波信号里所含裂纹信号时的能量值不同,提取回波信号的特征值。采用经小波包分析后的熵值为特征,利用支持向量机选取恰当的核函数进行自动识别分类,取得了较好的结果。经过理论论证和实验测量表明,本文运用的管道腐蚀裂纹超声内检测信号处理方法能够有效的处理部分裂纹信号,实现信号的降噪。并对降噪信号提取特征值后可利用支持向量机实现管道腐蚀裂纹信号的分类识别。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 介绍背景
• 1.1.1 课题来源及意义
• 1.1.2 国内外管道内腐蚀检测技术现状
• 1.1.3 发展趋势
• 1.2 本文所要解决的问题
• 第二章 管道裂纹超声内检测原理
• 2.1 管道超声裂纹检测实验系统
• 2.2 位置模型分析
• 2.3 检测实验数据分析
• 第三章 基于小波分析的管道超声内检测信号滤波
• 3.1 小波基的选择
• 3.2 小波分析层次的选取
• 3.3 小波去噪的方法
• 3.4 小结
• 第四章 管道超声内检测裂纹信号的特征提取
• 4.1 均方小波幅值法
• 4.2 缺陷小波特征峰法
• 4.3 小波包分解提取信号特征向量
• 4.4 小结
• 第五章 基于支持向量机的管道超声内检测分类识别
• 5.1 支持向量机分类及原理
• 5.1.1 分类问题的提出
• 5.1.2 求解分类问题的方法
• 5.2 支持向量机分类算法
• 5.2.1 线性可分支持向量机
• 5.2.2 线性不可分支持向量机
• 5.3 核函数特征空间
• 5.3.1 特征空间中的学习
• 5.3.2 核函数的种类
• 5.3.3 核函数的选取
• 5.3.4 软件环境
• 5.4 实验验证
• 5.4.1 实验程序
• 5.4.2 核函数的确定
• 5.4.3 支持向量机参数验证
• 5.5 小结
• 第六章 结论与展望
• 6.1 结论
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表的学术论文
• 作者和导师简介
• 附件