基于特征提取与神经网络的负压波识别方法研究

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• 作者：夏梦莹郑伟
• 会议时间：2014-05-01
• 关键词：油气管道 ; 负压波 ; 信号识别 ; 特征提取 ; 神经网络
• 作者单位：中国石油大学(北京)机械与储运工程学院 北京 102249
• 母体文献：第七届石油天然气管道安全国际会议暨第七届天燃气管道技术研讨会论文集
• 会议名称：第七届石油天然气管道安全国际会议暨第七届天燃气管道技术研讨会
• 会议地点：北京
• 主办单位：中国石油学会
• 语种：chi
• 分类号：TE9;U49

摘要

基于负压波波动本征参数较多,多种参数在各种工况下差异不明显的特点,对负压波信号进行一阶差分提取其八种典型参数作为负压波信号的特征参数.采用主成分分析法对该八种特征参数进行降维分析.基于得到的典型负压波工况降维数据训练得到需要的自组织映射神经网络.经过对所有负压波工况样本的识别表明本方法能有效提取不同工况压力波数据的特征,模型计算速度快,精度高.