【摘 要】
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运用A0模态lamb波对罐内原油乳化层进行非浸入式液位检测。为滤去杂波，用信号EEMD分解得到的IMF1分量的能量值作为特征参数来衡量罐内不同液体介质对lamb波能量泄漏的影响程度；为避免EEMD分解时频率失真，对信号进行EMD分解，用前4阶IMF分量的过零点数作为特征参数来衡量罐内液体介质对lamb波频率分量的影响；针对EMD分解和EEMD分解的不足，对信号进行2阶VMD分解分离出A0模态lam
【机 构】
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南昌航空大学无损检测技术教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.11464030）；
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运用A0模态lamb波对罐内原油乳化层进行非浸入式液位检测。为滤去杂波，用信号EEMD分解得到的IMF1分量的能量值作为特征参数来衡量罐内不同液体介质对lamb波能量泄漏的影响程度；为避免EEMD分解时频率失真，对信号进行EMD分解，用前4阶IMF分量的过零点数作为特征参数来衡量罐内液体介质对lamb波频率分量的影响；针对EMD分解和EEMD分解的不足，对信号进行2阶VMD分解分离出A0模态lamb波，用IMF分量的中心频率作为特征参数来表征罐内不同介质对A0模态和非A0模态频率分量的影响。用信号的特征参数和其对应的液体介质作为样本，建立BP神经网络液位识别模型，测试结果显示对水-乳化层界面和乳化层-原油界面的识别误差分别为0.2%和13.8%，达到了较好的液位检测效果。
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