【摘 要】
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管道是国家基础设施网络的重要组成部分,但因管道维护不力导致管道泄漏的事故时有发生。因此,对管道定期进行检测具有必要性。管道内检测是指检测器搭载存储设备,在管道内部行进和检测,直到检测完毕后统一处理分析存储数据。管道内部结构多变,检测器运行会产生抖动和提离改变等问题,导致采集信号中含有大量噪声和干扰信号,传统信号处理算法难以有效检出缺陷信号。另一方面,在检出缺陷后,传统缺陷定位方法如里程轮等存在精度
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管道是国家基础设施网络的重要组成部分,但因管道维护不力导致管道泄漏的事故时有发生。因此,对管道定期进行检测具有必要性。管道内检测是指检测器搭载存储设备,在管道内部行进和检测,直到检测完毕后统一处理分析存储数据。管道内部结构多变,检测器运行会产生抖动和提离改变等问题,导致采集信号中含有大量噪声和干扰信号,传统信号处理算法难以有效检出缺陷信号。另一方面,在检出缺陷后,传统缺陷定位方法如里程轮等存在精度低等问题,导致检出缺陷在真实管道中对应困难。本文以管道缺陷检测和定位为研究目标,采用内检测器进行数据采集,对得到的多模态传感信号进行融合,重点研究了复杂信号中缺陷信号识别和定位问题,主要研究内容如下:1.针对采集信号中信号组成复杂,干扰缺陷识别的问题,设计了Feature Boosting缺陷检测框架。该框架可以实现对采集信号中不同信号分层识别并提取,从而避免不同信号间的干扰。同时,该框架可以根据不同检测需求灵活改变结构和输出结果,提高了算法模型的灵活性和可拓展性。2.针对采集信号中噪声干扰大,影响缺陷识别精确度的问题,设计了一种时序序列特征映射模块。该模块综合考虑时序序列的总体特征和局部特征,并将其统一映射到极坐标系,通过极径和极角的大小可以区分出时序序列中的异常点。添加该模块映射后特征的异常检测算法性能得到了显著提高,对误检现象抑制明显。3.针对传统管道内缺陷定位方法定位效果不佳问题,通过对多模态传感信号进行融合,设计了一种两阶段定位策略。考虑到管道是人造系统,第一步利用设计图结合定位点实现缺陷位置的初步定位,第二步再通过其他传感器信息实现定位点间具体位置的精确还原。该方法提高了缺陷定位的精确度且在实际中得到了检验。本文在三种不同环境下进行了大量实验和验证,在三种环境里的缺陷检测和定位效果均优于目前的典型算法。
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