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    管道漏磁信号的去噪和数据压缩技术

    2019-05-14   来源:   点击数:0次 选择视力保护色: 杏仁黄 秋叶褐 胭脂红 芥末绿 天蓝 雪青 灰 银河白(默认色)   合适字体大小:
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     中国钢管信息港透露出的讯息:管道水力瞬变数学模型1.1水击基本微分方程bookmark2 1902年意大利学者阿维列以严密的数学方法,建立了不稳定流动的基本方程,即运动微分方程和连续性微分方程,奠定了水击分析的理论基础。
      
      在工程上,由于Va,可近视认为=士a,为了采用计算机求解将这些方程变为有限差分形式。分别取时间步长和管段步长为厶和Ax,可将连续的x�D t平面网格化,见,分别得到沿C+和方向的差分方程如下连续性微分方程:长输管道中,I〉〉v|X,>>vf根据式(1)和式(2),可以得到其特征线方程:为了保证该方程的收敛性和稳定性,A和Ax之间的关系必须满足Ax> aAt,同时还要考虑到C+和C不一定刚好通过(/*1,/)和(/+1,/)点,对此要进行插值。在本文中,只对A和Ax的关系刚好满足Ax =aAt进行研究。
      
      根据管道漏磁无损检测中噪声信号的特性,应用具有线性相位的双正交样条小波,对漏磁信号进行分解,有效地消除测量噪声,同时实现了数据压缩和特征提取……每一支路首先作二插值“,从而恢复二抽取前序列的长度。然后做相应的低通或带通滤波。
      
      设分辨率级数为,那么随着频率指数多分辨率级数)j的变化1,2,…,就有相应的尺度变化2(,212,…,2、离散小波变换算法可简洁地描述如下H普…;对应着J.别是低通和高通滤波器的长度。其中(20代表尺度234下的(0)的离散平滑逼近,代表尺度2 9)下的离散细节信号。这种算法被形象地表示在中。
      
      中国钢管信息港透露出的讯息:信号的重构算法如下1、2中"0(()、"1(()、0(()、1(()分别是用于小波分解的低通滤波器、高通滤波器和用于小波重构的低通滤波器、高通滤波器的系数。
      
      小波降噪和数据压缩2.1管道漏磁信号的多尺度分解及特征提取利用表1中的二阶双正交样条小波滤波器组系数对管道漏磁信号进行式1)、2)的四层二阶双正交样条小波分解,如所示。比较图中原始信号与相应的双正交样条小波分解,尺度参数使用2的幂把频率轴划分为若干频带,频带d1、d2、d3、d4分别是信号小波四层分解的细节分量,其变化速率和峰值提供了较好的频域特征,C1、C2、C3、C4中则保持了原始信号的平滑逼近。
      
      在管道漏磁无损检测中,测量噪声主要是高频成份,在小波变换中对应着小的尺度,噪声信号几乎处处是奇异的,其能量随尺度的增大迅速减小;噪声在不同尺度上的小波变换是与高度不相关的。而信号的小波变换具有较强的相关性,光滑性好,在较小的若干尺度上,信号幅值不会随尺度的增大而减小,相邻尺度上的局部模极大值几乎出现在相同的位置上,且有相同的符号。由中可以看出,①通道d1、d2中的数据几乎处处是奇异的,且绝对值较小;即可以认为噪声信号主要集中于开始的2到3个尺度上。②信号的能量则存在于各个尺度上,但主要分布在第3个以后的尺度上,即大都包含在d3、d4、C4中。2.2小波去噪与数据压缩的方法可知,漏磁管道信号的信息大都包含在d3、d4、C4通道中,因此可视d1、d2为高频干扰,且双正交样条小波线性相位滤波,仅需保留d3、d4、C4通道中相当于原始信号数据量的1/4的数据。经过小波重构后,如所示,重构信号保留了原始信号的本质信息。这样即可使保存下来的数据具有明显的物理意义,又实现了数据压缩。
      
      中国钢管信息港透露出的讯息:实验结果3.1信噪比的计算+是只去掉d1后的原始信号和重构信号的比较,其压缩比是2,信噪比为19. 1;。是去掉d1、d2后的原始信号和重构信号的比较,其压缩比是4,信噪比为18.8.可以看出,在信噪比几乎没有变化的情况下,去掉d2后,压缩比增4结论本文所使用的双正交样条小波计算简单,提高了信号预处理的实时性;另一方面,双正交样条小波具有线性相位,使重构失真很小,满足了管道漏磁信号去噪、数据压缩和特征提取的要求。实践表明,管道漏磁信号经小波分解和重构后,不仅达到了滤波除噪的目的,而且实现了对原始信号的压缩。
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