基于数据驱动的漏磁检测管道故障诊断方法研究

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1、博士学位论文ＤＯＣＴＯＲＡＬＤＩＳＳＥＲＴＡＴＩＯＮ论文题目基個酬麵测麵障作者吴振宁学院信总科学与工程学院专业控制理论与控制工程＾指导教师张化光教授备注二Ｏ－－五年十月日学位论文基于数据驱动的漏磁检测管道故障诊断方法研究作者姓名：吴振宁指导教师：张化光教授东北大学信息科学与工程学院申请学位级别：工学：博士学科类别学科专业名称：控制理论与控制工程论文提交日期：２０１５年７月论文答辩日期：２０１５年９月学位授予日期：２０１

2、５年１１月１１日答员会主席：顾树生评阅人：评阅１、评阅２、评阅３东北大学２０７１５年月ＡＤｉｓｓｅｒｔａｔｉｏｎｉｎＣｏｎｔｒｏｌＴｈｅｏｒｙａｎｄＣｏｎｔｒｏｌＥｎｉｎｅｅｒｉｎｇｇＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＤａｔａ－ＤｒｉｖｅｎｂａｓｅｄＦａｕｌｔＤｉａｇｎｏｓｉｓｏｆＭＦＬｉｎｓｐｅｃｔｉｏｎｏｆＰｉｐｅｌｉｎｅＮｏｒｔｈｅａｓｔｅｒｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＪｕｌ２０１５ｙ独创性声明本人声明，所呈交的学位论文是在导师的指导下完

3、成的。论文中取得的研究成果除加以标注和致谢的地方外，不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果，也不包括本人为获得其他学位而使用过的材一料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：丨ｒ曰期：＞学位论文版权使用授权书本学位论文作者和指导教师完全了解东北大学有关保留、使用学位论文的规定：即学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人同意东北大学可以将学位论文的全部或部

4、分内容编入有关数据库进行检索、交流。作者和导师同意网上交流的时间为作者获得学位后：半年口一年口一年半口两年〇／学位论文作者签名导师签名：Ｃ签字日期：１、签字日期：东北大学博士学位论文摘要随着管道运输在世界范围内蓬勃发展，管道安全检测作为保障管道安全运营的必要一手段也得到了人们越来越多的关注。漏磁内检测作为管道无损检测的种重要手段在管道安全领域起着至关重要的作用是国际管道检测巨头所采用的首要检测方法。虽然漏，磁内检测技术已经发展多年并拥有各种类型和型

5、号的内检测器但是漏磁内检测的数据，分析仍然是该领域的重点问题和难点问题。现有的漏磁内检测数据分析方法主要依赖人工，凭借有经验的工程师采用对数据逐页预览的形式进行数据的分析并从中找出缺陷信号以及凭借缺陷信号对缺陷的尺寸和形态进行评估？。这样的处理方式工作Ｍ巨大、效率低下并且受主观因素影响明显，没有将漏磁检测的海Ｍ数据优势得以体现，反而使数据成为信号处理的负担。同时漏磁信号本身波动较大并且缺陷的尺寸与缺陷处信号的特，征间的映射具有高度非线性以及非定特性一步增加了缺陷分析的难度进。

6、针对上述问，题，本文对漏磁检测中的信号处理技术中的主要问题进行了深入研究，主要研究工作如下：丨．针对漏磁信号的预处理方法进行了研究包括去噪、校正和插值等技术，提出，一了一种自适应的传感器通道致性校正方法。本文的方法能够自动的对漏磁检测数据进行校正，削弱通道间差异对漏磁信号分析的影响，不需要参考传感器通道作为基准并且对缺陷处的信号也能起到很好的效果。一２．针对ｍ磁倍分的缺陷动识別方法进行了研究，提出了种站于灰度图像的漏磁检测缺陷信号自动识别方法能够实现从漏磁信号中自动找

7、出缺陷信号。通过对，＇预处即后的数柅进行灰度图像的转化利川动态阈｜［，｛的方法获取种子点，并利川区域生长的方法最终确定了缺陷信号的范围。利用该方法可以自动的从具有较大波动的漏磁，ｆｆｗ中识别出缺陷彳ａｔ。４并确奶范叫一３．针对漏磁信号自动检测中的误检改进方法进行了研究，提出了种基于模糊支？一持向Ｍ机的分类方法用于改进误检状况。通过利用本文提出的种改进的模糊聚类算法，提高了模糊支持向识机的分类能力，并对制磁信号特征进行了提取将检测结果转变成了可用于分类的数据。通过该方法能

8、够自动的对检测中的误检结果进行排除有效，，减少误检数Ｍ。一４．针对规则缺陷的尺寸砧化方法进行了研究了，提出种规则缺陷的尺寸辨识方法。通过对包括有限元和磁偶极子理论在内的漏磁场理论分析方法的研究对漏磁检测，的数值计算方法进行了分析结合理论分析与检测数据给出了一种快速的规则缺陷尺寸，Ｍ化方法，能实现对规则缺陷的尺寸快速从化。－一丨‘东北大学博士７：位论文化方法进行了研究一５．针对非规则缺陷的尺寸撗提出了种基于有限元神经网络，的非规则缺