基于稀疏建模和SVM的管道缺陷分類方法研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>661 K
標(biāo)簽： 稀疏建模 SVM 管道缺陷
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文檔介紹：埋地鋼質(zhì)管道缺陷識(shí)別及評(píng)估是管道檢測(cè)領(lǐng)域中長期存在的難點(diǎn)之一，而實(shí)現(xiàn)對(duì)管道缺陷準(zhǔn)確分類的前提是管道損傷信號(hào)的精準(zhǔn)提取，針對(duì)埋地管道缺陷信號(hào)特征提出一種基于稀疏建模和支持向量機(jī)(SVM)的管道缺陷信號(hào)提取與識(shí)別方法。通過從原始信號(hào)中學(xué)習(xí)獲得字典，將該字典采用正則化正交匹配追蹤算法構(gòu)建缺陷信號(hào)稀疏模型，并根據(jù)壓縮感知理論獲得信號(hào)的特征向量。進(jìn)一步，采用多分類SVM將缺陷信號(hào)的特征向量與管道實(shí)際缺陷類型建立映射關(guān)系，并通過遺傳粒子群優(yōu)化算法指導(dǎo)SVM參數(shù)選取。結(jié)果表明：提出的分類方法可實(shí)現(xiàn)對(duì)管道缺陷損傷程度的準(zhǔn)確劃分，該方法已經(jīng)成功通過實(shí)驗(yàn)室驗(yàn)證，并成功應(yīng)用于華北某油田的工程領(lǐng)域檢測(cè)。
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