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基于ICA技術的管道泄漏特征信號提取方法

1775088 2009-09-01 | rar | 168 | 次下載 | 5積分

資料介紹

為了解決強背景噪聲下采集到的管道壓力參數信號中泄漏特征信號難以準確提取的難
題，本文提出利用獨立分量分析技術（ICA）對負壓波信號進行處理，提取泄漏信息特征信號，實驗結果顯示利用該方法可以有效實現信號中弱目標信號和強背景噪聲的分離，使負壓波信號信噪比大幅提高，為泄漏診斷打下良好基礎。
關鍵詞：管道泄漏；特征信號；負壓波； ICA；降噪
基于負壓波特征信號的管道泄漏檢測方法不需檢測流量信號，只需對管線兩端的壓力信
號進行檢測，方法簡單且具有較高的靈敏度和精度。但實際管采集到的信號中混雜有大量的背景噪聲，還存在各種外界因素干擾[1]，這些噪聲和干擾信號的幅度甚至可以將泄漏引發的有用信號淹沒。如果不能對原始壓力信號進行有效的濾波，去除干擾噪聲，那么再好的泄漏檢測方法也將失效。為了給管道監測模型提供可靠的數據，降低誤報警率，需要選用有效的信號消噪技術。
對負壓波信號進行處理的常用方法有小波降噪、神經網絡降噪和Kalman 濾波等[2-4]，這
些處理方法均能對原始信號進行一定程度的降噪處理，但是在特征信號不明顯的情況下，難以將泄漏引發的負壓波分離提取。本文提出將獨立分量分析技術(Independent ComponentAnalysis，以下簡稱ICA)應用到負壓波信號處理中，利用FastICA 算法，對負壓波原始信號進行分離降噪和特征提取，以實現特征不明顯時負壓波信號和強背景噪聲的有效分離。