输油管道在线检测数据融合模型.pdf

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1、第30卷第2期计算机仿真2013年2月文章编号：1006—9348(2013)02-0322-05输油管道在线检测数据融合模型周庆忠1，周宇迪2(1．后勤工程学院军事油料应用与管理工程系，重庆401311；2．A＆MUniversity，USA)摘要：为了解决输油管道多传感器在线检测数据存在不确定性和模糊性问题，提出了输油管道在线检测数据融合模型。从参与融合的数据源头和智能融合器两方面，利用检测数据间互补信息，分两级逐步地降低检测数据误差。第一级融合，从检测数据自身蕴藏的信息提取出综合模糊支持度，由此确定各传感器自身数据的优劣程

2、度，筛选组成最优融合数据源。第二级融合采用正交基神经网络，通过训练，获取检测数据与融合输出结果间的非线性映射关系，实现不同时段、不同组检测数据间的融合。仿真验证表明，建立的模型不但提高了检测数据融合结果准确性，而且数据融合实时处理能力强，并且硬件易实现。关键词：输油管道；传感器；数据融合；模糊支持度；正交基神经网络中图分类号：TPl83文献标识码：BDataFusionModelforOn—·LineInspectioninOilTubingZHOUQing—zhon91．ZHOUYu—di2(1．DepartmentofPOL

3、ManagementEngineering，LogisticsEngineeringUniversity，Chongqing40131l，China；2．A&MUniversity．USA)ABSTRACT：Thedatafusionmodelforon—lineinspectioninoiltubingwasproposed．inordertosolvetheuncer-taintyandambiguityintheonlinetestingdatausingmulti—sensors．Thismodelutilizescom

4、plementaryinformationbetweenthetestingdata，intwowaysofthedatasourceinvolvedinfusionandtheintelligentfusiontool，SOthatitCangraduallyreducethetestingdataerrorbytwophases．Infirst—phasefusion，thecomprehensivefuzzysupportdegree，correspondingtospecificsensedata，wasgainedfr

5、omtheirinformation．TherebytheimportanceofeachsensedataWaSdetermined，andtheoptimaldatasourcesaref'dteredout．Theorthogonalbasisneuralnetworkwaa8usedtoimplementsecondphasefusion．Thenon—linearmappingrelationsbetweenthetestdataandthefusingout-putwereobtmnedthroushtraining

6、，forachievingtestingdatafusionindifferenttimeperiodsandgroups．Thesimula-tireverificationshowsthatthismodelnotonlyimprovestheaccuracyofdatafusionresultsandthecapabilityofreal—timeprocess，butalsosimplifiestheimplementationofhardwareintheprocessofdatafusion．KEYWo瑚DS：0il

7、tubing；Sensor，Datafusion；Comprehensivefuzzysupportdegree；Orthogonalbasisneuralnet-work1引言输油管道工作条件恶劣，管道内壁杆状磨损和内外壁大面积腐蚀，导致出现壁厚减薄缺陷，造成穿孔、破裂、断裂，引发管道泄漏事故。在役输油管道在线无损检测及其安全性日益引起广泛关注。输油管道多传感器在线检测结果直接影响安全隐患部位的准确定位。在应用无损漏磁检测技术收稿日期：2012—03—20修回日期：2012—05—23---——322·————实施在线管道缺陷

8、探伤时，采用多个霍尔传感器在不同方位测量管道同一横截面的壁厚，各传感器所采集的数据只能反映管道缺陷的部分信息，数据存在误差和冗余信息，具有不确定性和模糊性¨’21。因此，输油管道在线检测数据融合研究很有必要。输油管道在线检测数据融合，即是应用多传感器数据融合技术