基于稀疏建模和SVM的管道缺陷分類方法研究
所屬分類:技術(shù)論文
上傳者:aetmagazine
文檔大小:661 K
標(biāo)簽: 稀疏建模 SVM 管道缺陷
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文檔介紹:埋地鋼質(zhì)管道缺陷識別及評估是管道檢測領(lǐng)域中長期存在的難點之一,而實現(xiàn)對管道缺陷準(zhǔn)確分類的前提是管道損傷信號的精準(zhǔn)提取,針對埋地管道缺陷信號特征提出一種基于稀疏建模和支持向量機(jī)(SVM)的管道缺陷信號提取與識別方法。通過從原始信號中學(xué)習(xí)獲得字典,將該字典采用正則化正交匹配追蹤算法構(gòu)建缺陷信號稀疏模型,并根據(jù)壓縮感知理論獲得信號的特征向量。進(jìn)一步,采用多分類SVM將缺陷信號的特征向量與管道實際缺陷類型建立映射關(guān)系,并通過遺傳粒子群優(yōu)化算法指導(dǎo)SVM參數(shù)選取。結(jié)果表明:提出的分類方法可實現(xiàn)對管道缺陷損傷程度的準(zhǔn)確劃分,該方法已經(jīng)成功通過實驗室驗證,并成功應(yīng)用于華北某油田的工程領(lǐng)域檢測。
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