CEEMD-FCM模型下的管道缺陷识别方法

• 作者: 梁伟 梁晓斌 王超群
• 来源期刊: 中国安全科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 管道 缺陷类型识别 特征提取 补充集合经验模态分解方法(CEEMD) 模糊C-均值(FCM)聚类算法
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 安全工程技术
• 页码范围: 87-93
• 页数: 7页
• 分类号: X937
• 语种: 中文
• DOI: 10.16265/j.cnki.issn1003-3033.2020.01.014

摘要

为提高管道缺陷识别精度,利用补充集合经验模态分解方法(CEEMD)和模糊C-均值(FCM)聚类算法,提出CEEMD-FCM的管道缺陷识别模型.首先,分析管道缺陷信号波形特征,引入粒子群优化算法(PSO)改进小波阈值降噪方法,实现管道缺陷信号的降噪;然后,采用CEEMD分解缺陷信号,并借助能量熵原理提取缺陷的特征参量;最后,利用模拟退火算法(SA)和遗传算法(GA)优化FCM,完成管道缺陷的分类.结果 表明:基于CEEMD-FCM模型的管道缺陷识别方法的综合识别精度达到87.5％,可实现石油化工领域管道缺陷模式的精准识别,保障管道安全运行,降低事故发生率.