基于支持向量機(jī)的管道缺陷分類方法研究及缺陷可視化軟件設(shè)計(jì).pdf

1、隨著管道運(yùn)輸業(yè)的快速發(fā)展，輸油管道運(yùn)輸?shù)陌踩\(yùn)行成為了管道安全監(jiān)測(cè)的一項(xiàng)極為重要任務(wù)。由于不可避免的腐蝕老化和人為破壞因素，近年來(lái)管道泄漏事故頻繁發(fā)生，尤其對(duì)海底輸油管道，一旦泄漏很難像陸地管道一樣進(jìn)行有效控制，造成經(jīng)濟(jì)損失、資源浪費(fèi)，同時(shí)污染了環(huán)境，影響深遠(yuǎn)。因此，對(duì)管道泄漏檢測(cè)技術(shù)的研究具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。
　　輸油管道運(yùn)行過(guò)程中，管道內(nèi)、外壁存在多種類型的缺陷，若對(duì)所有漏磁檢測(cè)異常信號(hào)進(jìn)行識(shí)別，則所需時(shí)間太長(zhǎng)且

2、識(shí)別精度不高，而通常定期的管道評(píng)估中，更多地只需要判斷管道的破損程度，定性地識(shí)別缺陷類型，因此，本文針對(duì)管道缺陷分類問(wèn)題，分析了支持向量機(jī)(SVM)多類分類方法的特點(diǎn)，提出了一種基于類間分離度的層次聚類二叉樹(shù)(BT) SVM多分類方法;針對(duì)缺陷數(shù)據(jù)查看不便的問(wèn)題，給出了缺陷可視化軟件的設(shè)計(jì)。本文主要研究?jī)?nèi)容有以下幾個(gè)方面:首先，分析了管道缺陷分類問(wèn)題的特性，比較了支持向量機(jī)分類與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等傳統(tǒng)方法在對(duì)管道缺陷問(wèn)題上的適用性，同時(shí)對(duì)SVM

3、多分類方法進(jìn)行了理論分析，初步確定了最優(yōu)的管道缺陷分類方法。其次，針對(duì)BT SVM多分類方法的不足，提出了基于類間分離度的層次聚類BT SVM多分類方法，針對(duì)此改進(jìn)分類方法，設(shè)計(jì)了分類模型，給出了訓(xùn)練與測(cè)試算法流程圖，并進(jìn)行了仿真驗(yàn)證。再次，將上述分類模型應(yīng)用于管道缺陷分類，利用管道漏磁檢測(cè)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，仿真研究了一對(duì)一、一對(duì)余及改進(jìn)的層次聚類BT SVM方法的分類性能，驗(yàn)證了改進(jìn)的BT SVM多分類方法具有良好的分類準(zhǔn)確性、快速性及推廣能