基于支持向量機的天然氣管道小泄漏信號檢測

【摘要】：針對天然氣管道小泄漏信號的識別問題,提出了一種基于支持向量機的回歸算法模型。首先根據(jù)香農(nóng)采樣定理和SCADA系統(tǒng)的采樣頻率,建立了小泄漏工況的故障樣本庫。然后,利用小泄漏工況下的壓力波數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練樣本,建立了LS-SVM預(yù)測模型。最后,對小泄漏工況、正常工況和調(diào)閥工況下的壓力波數(shù)據(jù)進行了信號檢測。結(jié)果表明,3種工況的一步預(yù)測誤差的均值分別為9.8631×10-4、0.7886和2.7400×10-2,不在同一個數(shù)量級。因此,如合理設(shè)定門限值,LS-SVM檢測器就能對管道小泄漏信號實現(xiàn)有效的識別。 【作者單位】： 中山大學(xué)工學(xué)院安全工程中心;
【關(guān)鍵詞】： 天然氣(NG) 管道泄漏 信號檢測 LS-SVM模型
【基金】：廣東省安全生產(chǎn)專項基金資助(2007-77-E-18)
【分類號】：TE973.6
【正文快照】： 世界管道工業(yè)史的大量調(diào)查數(shù)據(jù)表明:運行初期的管道因在材質(zhì)、防腐層、焊口等方面存在著未被檢查發(fā)現(xiàn)的缺陷和鋪管作業(yè)損傷,且管道周圍環(huán)境仍未穩(wěn)定,泄漏事故較易發(fā)生[1]。隨著SCADA系統(tǒng)在天然氣(NG)管道行業(yè)的應(yīng)用,基于信息處理的人工智能方法正成為泄漏檢測的突破點[2]。例

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