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基于VMD-ED-云模型熵的管道运行状态定量识别技术
文献摘要：
针对管道不同运行状态下的信号特征在同一尺度上难以全面提取,提出基于变分模态分解(VMD)、欧氏距离(ED)和云模型熵的管道运行状态定量识别技术.首先,采用VMD算法对负压波信号进行去噪处理,根据最小巴氏距离法确定分解尺度,并通过计算各固有模态分量(IMF)与原始信号概率密度函数间的欧氏距离确定有效信号分界点,提取重构信号的云模型熵值作为特征参数,输入支持向量机(SVM)进行工况识别,并针对实例进行模型对比验证.结果表明,组合模型的总体识别效果较好,可识别正常、敲击、小孔泄漏、大孔泄漏信号等四种工况,训练集上的分类准确率为100％,测试集上的分类准确率为95％,明显高于其余对比模型,说明了组合模型具有可行性和合理性.
文献关键词：
VMD;ED;云模型熵;管道;运行状态;识别
中图分类号：
作者姓名：
常振磊;崔永建;荆琳;王婷婷;王平;杨青霄
作者机构：
中国石油华北油田公司,河北任丘 062552
文献出处：
引用格式：
[1]常振磊;崔永建;荆琳;王婷婷;王平;杨青霄-.基于VMD-ED-云模型熵的管道运行状态定量识别技术)[J].石油工程建设,2022(04):56-62
A类：
B类：
VMD,ED,云模型熵,定量识别,信号特征,一尺,变分模态分解,欧氏距离,负压波,去噪处理,小巴,巴氏距离,固有模态分量,IMF,概率密度函数,数间,分界点,重构信号,工况识别,模型对比,对比验证,组合模型,敲击,小孔泄漏,泄漏信号,训练集,分类准确率,测试集,对比模型
AB值：
0.36166
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