基于支持向量机的天然气管道小泄漏信号检测

【摘要】：针对天然气管道小泄漏信号的识别问题,提出了一种基于支持向量机的回归算法模型。首先根据香农采样定理和SCADA系统的采样频率,建立了小泄漏工况的故障样本库。然后,利用小泄漏工况下的压力波数据作为训练样本,建立了LS-SVM预测模型。最后,对小泄漏工况、正常工况和调阀工况下的压力波数据进行了信号检测。结果表明,3种工况的一步预测误差的均值分别为9.8631×10-4、0.7886和2.7400×10-2,不在同一个数量级。因此,如合理设定门限值,LS-SVM检测器就能对管道小泄漏信号实现有效的识别。 【作者单位】： 中山大学工学院安全工程中心;
【关键词】： 天然气(NG) 管道泄漏 信号检测 LS-SVM模型
【基金】：广东省安全生产专项基金资助(2007-77-E-18)
【分类号】：TE973.6
【正文快照】： 世界管道工业史的大量调查数据表明:运行初期的管道因在材质、防腐层、焊口等方面存在着未被检查发现的缺陷和铺管作业损伤,且管道周围环境仍未稳定,泄漏事故较易发生[1]。随着SCADA系统在天然气(NG)管道行业的应用,基于信息处理的人工智能方法正成为泄漏检测的突破点[2]。例

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