计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
Application Research of Computers
2015年
12期
3665-3667
,共3页
姜华%何风行%吴波%徐志广
薑華%何風行%吳波%徐誌廣
강화%하풍행%오파%서지엄
在线字典学习%微弱泄漏检测%稀疏编码%多分辨率分解
在線字典學習%微弱洩漏檢測%稀疏編碼%多分辨率分解
재선자전학습%미약설루검측%희소편마%다분변솔분해
online dictionary learning%weak leak detection%sparse coding%multi-resolution decomposition
针对离线字典学习方法存在对管道泄漏检测长时期运行信号的适应性不足、计算量大的缺点,进行了基于在线字典学习的检测方法研究.借鉴参数化字典训练方法的思想,对管道泄漏动态压力信号进行多分辨率分解,对分解的子频带信号进行稀疏编码,并进行快速的在线字典训练与更新,根据稀疏编码结果进行微弱泄漏检测.现场实验数据的测试结果表明,提出的方法可检测出泄漏低频响应为0.2 Hz以上,流量变化量大于0.4％的微弱泄漏,有效提高了微弱泄漏的检出率,降低了虚警率.
針對離線字典學習方法存在對管道洩漏檢測長時期運行信號的適應性不足、計算量大的缺點,進行瞭基于在線字典學習的檢測方法研究.藉鑒參數化字典訓練方法的思想,對管道洩漏動態壓力信號進行多分辨率分解,對分解的子頻帶信號進行稀疏編碼,併進行快速的在線字典訓練與更新,根據稀疏編碼結果進行微弱洩漏檢測.現場實驗數據的測試結果錶明,提齣的方法可檢測齣洩漏低頻響應為0.2 Hz以上,流量變化量大于0.4％的微弱洩漏,有效提高瞭微弱洩漏的檢齣率,降低瞭虛警率.
침대리선자전학습방법존재대관도설루검측장시기운행신호적괄응성불족、계산량대적결점,진행료기우재선자전학습적검측방법연구.차감삼수화자전훈련방법적사상,대관도설루동태압력신호진행다분변솔분해,대분해적자빈대신호진행희소편마,병진행쾌속적재선자전훈련여경신,근거희소편마결과진행미약설루검측.현장실험수거적측시결과표명,제출적방법가검측출설루저빈향응위0.2 Hz이상,류량변화량대우0.4％적미약설루,유효제고료미약설루적검출솔,강저료허경솔.
