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基于小波阈值去噪的管道泄漏检测研究 被引量:7

Research on Pipeline Leakage Detection Based on Wavelet Threshold Denoising
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摘要 针对所采集油气管道泄漏信息存在很多干扰,使得信号处理难度增大进而影响管道泄漏检测定位的问题,利用小波变换对采集到的含噪声信号的管道泄漏信号去噪。针对常用的小波阈值去噪特点提出新的阈值函数,新函数是软、硬阈值函数的结合,具备二者的优点,同时克服了二者的缺点。通过对比尺度阈值和传统阈值处理泄漏信号信噪比与小波分解尺度寻优的过程,确定最优去噪方式。试验结果表明:用该方法对管道泄漏信号去噪后,位置定位更加准确。 Considering the fact that some interferences may influence the oil-gas pipeline leakage information collected,and this troubles the signal processing and leakage location.In this paper,making use of wavelet transform to denoise the pipeline leakage signals collected was implemented.Through analyzing the denoising characteristics of commonly-used wavelet threshold,a new threshold function was proposed,which is a combination of soft and hard threshold functions and has their advantages and overcomes their disadvantages.In addition,though comparing the scale threshold with the traditional threshold to process the signal-to-noise ratio of the leakage signal and the optimization of the wavelet decomposition scale,an optimal denoising method was determined.The experimental results showed that,employing this method to locate the pipeline leakage signal denoised can be more accurate.
作者 张勇 段运达 王臣 姚岱男 姜鑫蕾 ZHANG Yong;DUAN Yun-da;WANG Chen;YAO Dai-nan;JIANG Xin-lei(School of Physics and Electronic Engineering,Northeast Petroleum University)
出处 《化工自动化及仪表》 CAS 2021年第2期128-133,共6页 Control and Instruments in Chemical Industry
基金 冶金装备及其控制教育部重点实验室开放基金项目(MECOF2019B02)。
关键词 泄漏检测 油气管道 小波变换 信号去噪 阈值函数 最优分解层 信噪比 leakage detection oil-gas pipeline wavelet transform signal denoising threshold function optimal decomposition layer SNR
作者简介 张勇(1974-),副教授,从事信号与信息处理的研究;通讯作者:段运达(1994-),硕士研究生,从事智能仪器技术与测试的研究,897659828@qq.com。
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