基于稀疏建模和SVM的管道缺陷分類方法研究
所屬分類：技術論文
上傳者：aetmagazine
文檔大小：661 K
標簽： 稀疏建模 SVM 管道缺陷
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文檔介紹：埋地鋼質管道缺陷識別及評估是管道檢測領域中長期存在的難點之一，而實現(xiàn)對管道缺陷準確分類的前提是管道損傷信號的精準提取，針對埋地管道缺陷信號特征提出一種基于稀疏建模和支持向量機(SVM)的管道缺陷信號提取與識別方法。通過從原始信號中學習獲得字典，將該字典采用正則化正交匹配追蹤算法構建缺陷信號稀疏模型，并根據(jù)壓縮感知理論獲得信號的特征向量。進一步，采用多分類SVM將缺陷信號的特征向量與管道實際缺陷類型建立映射關系，并通過遺傳粒子群優(yōu)化算法指導SVM參數(shù)選取。結果表明：提出的分類方法可實現(xiàn)對管道缺陷損傷程度的準確劃分，該方法已經成功通過實驗室驗證，并成功應用于華北某油田的工程領域檢測。
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