中国安全科学学报

作者：武琳玉, 梁伟, 沙夺林

单位：中国石油大学(北京) 安全与海洋工程学院,北京 102249

关键词：油气站场,焊缝缺陷,涡流检测(ECT),Lemper-Ziv复杂度,特征选择,支持向量机(SVM)

基金：国家重点研发计划课题(2017YFC0805804)。

基于双向励磁下的三线圈检测技术,检测油气站场内典型设备的焊缝缺陷,提出一种基于焊缝状态辨识和特征子集优选的裂纹缺陷分类识别方法。首先,采用非线性特征分析的方法分析焊缝信号特性,用Lemper-Ziv分析信号的复杂度,辨识焊缝类别;然后,基于改进的最大相关最小冗余特征选择方法,对提取的特征参数进行降维;最后,将不同权重因子下的优选特征子集作为支持向量机(SVM)的输入构建分类器,识别油气站场内的实测信号缺陷。结果表明:根据Lemper-Ziv复杂度大小分布,可以实现对焊缝类型较精确的区分;经过现场试验验证,基于特征子集优选的识别方法对焊缝的纵向缺陷和横向缺陷均有较高的识别精度,且总体识别准确率最大可达到83.33%。

来源：2020年第11期

《中国安全科学学报》期刊编辑部

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