基于PSO-SVM的管道小泄漏检测

作者：刘浩宇; 燕宗伟

来源：油气田地面工程, 2019, S1: 105-110.

• 管道
• 泄漏检测
• 超声波波速
• 特征提取
• SVM
• PSO-SVM

针对输油管道小泄漏难以检测的问题,提出了一种基于粒子群优化支持向量机(PSOSVM)的管道小泄漏检测方法。该方法利用超声波波速信号在正常工况和泄漏工况下的不同特点,对该波速信号进行时域特征提取和波形特征提取,将提取的时域特征值和波形特征值作为支持向量机(SVM)的输入。由于采用不同类型的SVM以及采用不同类型的核函数、归一化区间、罚因子c和核参数g都会对管道小泄漏检测识别产生影响,因此,通过实验在获得适用于管道小泄漏检测的最优SVM类型、核函数类型和归一化区间以后,利用粒子群算法寻找出该SVM最优惩罚因子c和核参数g。试验结果表明:针对6 mm泄漏,其泄漏检测准确率可达到82.5%;针对8 mm泄漏,其泄漏检测准确率可提高到97.5%。

• 单位
  辽宁石油化工大学