文献类型：期刊文章

作　　者：刘金海[1] 付明芮[1] 唐建华[2]

机构地区：[1]东北大学信息科学与工程学院,沈阳110004 [2]中海油能源发展装备技术有限公司,天津300451

出　　处：《仪器仪表学报》

基　　金：国家自然科学基金(61473069;61374124);中央高校基本科研业务费专项资金(N140405002;N130104001)项目资助

年　　份：2016

卷　　号：37

期　　号：11

起止页码：2572-2581

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CAS、CSCD、CSCD2015_2016、EI(收录号：20165103149888)、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：基于漏磁原理的管道内检测信号和管壁缺陷之间存在强非线性关系,导致缺陷(特别是小缺陷)识别和分析困难。针对内检测器漏磁信号中的缺陷识别问题,设计一种新的缺陷识别方法,可以在漏磁内检测数据中精确识别缺陷。该方法包括3个部分:针对普通基值校准算法在多通道数据对齐中精度低的问题,提出一种基值二次校准算法,为后续数据分析提供精确数据源;区别于常规方法中用到的峰谷值等显性特征,提出6种更能反映缺陷信号的本质特征,并设计了相应的特征提取方法,为缺陷识别提供精确的分类依据;设计了基于随机森林的缺陷识别算法,可以在漏磁内检测数据中精确识别各种缺陷。最后,对所提出的方法进行了性能对比分析和试验验证。结果表明:所设计的缺陷识别方法准确率为99.59%,其中对小缺陷的识别灵敏度为98.66%,证明所提出的缺陷识别方法可有效地完成目标缺陷的识别。

关 键 词：特征提取 目标识别 随机森林  漏磁信号  

分 类 号：TE88] TP277]