随着世界经济的快速发展,石油、天然气的用量持续攀升。石油天然气的管道运输对国民经济起着非常重要的作用,被称为“能源血脉”。管道漏磁内检测是国内外管道行业公认的管道安全检测的最有效手段。漏磁信号的异常检测及识别是管道漏磁数据分析处理中的关键环节,具有重要意义。本文针对金属管道采集到的漏磁数据进行研究和分析,主要完成了以下四方面的工作:完成对不同类型漏磁信号的特征提取,设计阂值自适应的漏磁信号异常检测算法,设计基于Boosting的漏磁信号异常检测算法,设计基于KPCA与Boosting结合的漏磁信号异常检测算法。首先,对不同类型的漏磁信号进行分析,了解不同类型漏磁信号的特点。在完成对漏磁信号特征的分析后,基于小波变换设计漏磁信号特征提取算法实现对不同类型漏磁信号的特征提取。接下来设计阈值自适应的漏磁信号检测算法。基于提取出的特征,设置自适应的特征量阂值,并依据特征量阂值设计漏磁信号异常检测算法。基于Matlab软件平台完成对算法的开发,利用实验现场数据检验算法的有效性,并对检测精度不足的原因进行了分析。针对阂值自适应检测算法存在的不足,提出并设计了基于Boosting的漏磁信号异常检测算法。基于Matlab软件平台训练Boosting分类器,并比较不同数量试验样本、不同迭代次数情况下的Boosting分类器精度,选择最优的分类器。利用训练好的分类器对实验数据进行检测。最后,为了进一步提高检测精度,设计基于KPCA与Boosting结合的漏磁信号异常检测方法。利用KPCA降维方法进行特征选择,将降维后的数据输入Boosting分类器进行训练,不仅降低了分类器的训练时间,也提高了算法的检测精度。