一种基于压缩感知的管道漏磁数据分级压缩方法技术

本发明专利技术提供一种基于压缩感知的管道漏磁数据分级压缩方法，涉及管道无损检测和信号处理领域。本发明专利技术所述方法包括下述步骤：步骤1.对管道漏磁数据进行滤波等预处理；步骤2.依据基础分级阈值的不同对待分级管段的漏磁数据进行分级；步骤3.对不同级别的漏磁数据构造相对应的稀疏变换基；步骤4.对不同级别和大小的漏磁数据构造相对应的观测矩阵，对漏磁数据进行稀疏采集，得到观测值；步骤5.利用正交匹配追踪算法对观测值进行重构，得到重构的管道漏磁数据。本发明专利技术解决了现有技术中压缩时间长、压缩比例低以及压缩后数据缺陷信息容易有较多缺失的技术问题，保证了对管道漏磁数据最大化压缩的同时，完整地保留漏磁数据中的各种缺陷信息。

A Hierarchical Compression Method for Magnetic Leakage Data of Pipeline Based on Compression Sensing

The invention provides a pipeline magnetic flux leakage data hierarchical compression method based on compressed sensing, which relates to the field of pipeline nondestructive detection and signal processing. The method of the invention comprises the following steps: step 1. filtering and other pretreatment of pipeline magnetic leakage data; step 2. grading the magnetic leakage data of graded pipeline segments according to different grading thresholds; step 3. constructing corresponding sparse transform bases for different levels of magnetic leakage data; step 4. constructing corresponding observation matrices for different levels and sizes of magnetic leakage data, and then classifying the magnetic leakage data. The magnetic data are sparsely collected to obtain the observed values; Step 5. The reconstructed magnetic leakage data of pipeline are obtained by using the orthogonal matching pursuit algorithm to reconstruct the observed values. The invention solves the technical problems of long compression time, low compression ratio and more missing data defect information after compression in the prior art, and ensures maximum compression of pipeline magnetic flux leakage data while preserving all kinds of defect information in magnetic flux leakage data.

【技术实现步骤摘要】
一种基于压缩感知的管道漏磁数据分级压缩方法
本专利技术涉及管道无损检测和信号处理领域，特别是涉及一种基于压缩感知的管道漏磁数据压缩方法。
技术介绍
海底管道工作在十分恶劣的海底环境中，容易受到腐蚀等复杂因素的侵蚀，一旦发生泄漏，将造成十分严重的后果。在海底管道的缺陷检测，一次检测的距离往往特别长，记录的数据量特别大，并且为了获得更高的检测精度，布置的传感器数量也越来越多，不再只检测单一的轴向或径向数据，而是对管道进行全方位的三维漏磁信号检测。特别是一些大口径管道，数据量成倍增长。而管道内的空间是有限的，管道内检测器的存储部分获得的空间更是有限。采集的数据若完整的存储下来，一是对内检测器的硬件配置的存储容量要求特别高，二是后期检测处理时，数据量大，数据预处理及缺陷检测的速度下降，三是显示管道漏磁数据时，显示速度慢，影响操作的流畅性。实际采集到的管道漏磁检测数据具有以下特点：大部分区域都是没有缺陷的，除了管段连接处的焊缝外，其他部分漏磁信号十分平缓且幅值较小，将这部分称为非重要区域，可以进行较大比例的压缩；一些有缺陷的部分以及包含较多组件如阀门、弯头、法兰、三通等的部分，漏磁信号的幅值增大且变化较快，包含一些重要的缺陷数据特征，如峰-峰值、峰-谷值等，将这部分称为重要区域，需要减小压缩的比例，尽可能地保留缺陷漏磁数据的所有信息。综上，将管道漏磁检测数据依据重要程度的不同来划分等级，再将对应的不同等级数据采取不同的压缩比例进行压缩，实现对管道漏磁数据的分级压缩，既能解决管道漏磁数据压缩的问题，同时又不会影响管道缺陷部分的检测。压缩感知理论，利用信号数据的稀疏特性，在远小于Nyquist采样率的条件下,用随机采样获取信号的离散样本，接着非线性重建信号数据，实现了用较少的数据最大限度的还原了信息，实现了数据量的减少而数据信息的完整。将压缩感知理论应用于管道漏磁检测的数据压缩中来，结合管道漏磁数据的特点，对部分管道漏磁检测的数据进行低频率的采样，实现数据量的压缩，同时保证不改变原始漏磁信号的重要特征值，不影响管道缺陷的检测。
技术实现思路
针对上述现有的压缩方法中存在的耗费时间长、压缩比例低以及压缩后的数据缺陷信息容易有较多缺失的技术问题，本专利技术提供一种基于压缩感知的管道漏磁数据分级压缩方法，实现管道漏磁数据的自适应压缩，通过对管道漏磁数据的合理压缩来提高管道漏磁缺陷检测系统的数据采集存储速度、缺陷检测速度以及漏磁数据显示速度，保证了在完成对漏磁数据最大化压缩的同时，完整地保留漏磁数据中的各种缺陷信息。本专利技术的技术方案为：一种基于压缩感知的管道漏磁数据分级压缩方法，其特征在于，包括下述步骤：步骤1：漏磁数据的预处理：实时采集管道原始漏磁数据H0；设计低通滤波器，去除原始漏磁数据H0中的高频干扰；去除原始漏磁数据H0中的异常数据，对缺失数据进行插补；对原始漏磁数据H0进行归一化处理，得到预处理后的漏磁数据H；步骤2：漏磁数据的分级处理：实时采集预处理后的漏磁数据H，根据两个焊缝之间管段的长度确定每次分级计算时读取的漏磁数据长度，得到固定长度的待分级的漏磁数据f；对漏磁数据f进行基础分级阈值的计算，依据基础分级阈值的不同对漏磁数据f进行分级；对各管段内的漏磁数据均进行级别评定，得到分级后的漏磁数据HF；步骤3：稀疏变换基的构造：实时采集分级后的漏磁数据HF，按照管道里程顺序，每次读取连着的同一级别的漏磁数据构成待压缩数据Hr；依据待压缩数据Hr的等级的不同，构造与等级相对应的稀疏变换基ψ，使待压缩数据Hr具有相应等级的稀疏性；步骤4：漏磁数据的稀疏采集：构造与待压缩数据Hr的级别和大小相对应的观测矩阵φ，对待压缩数据Hr进行稀疏采集，得到观测值Yr；依次对所述漏磁数据H中与所述待压缩数据Hr临近的下一级别的一段数据进行稀疏采集，最终得到所述漏磁数据H的观测值Y；步骤5：漏磁数据的重构：利用正交匹配追踪算法，对观测值Y进行重构，最终得到重构的管道漏磁数据。所述步骤2包括下述步骤：步骤2.1：读取待分级数据：实时采集预处理后的漏磁数据H，确定每次分级计算时读取的漏磁数据长度为两个焊缝之间管段长度的γ倍，得到l段固定长度的待分级的漏磁数据所述漏磁数据f的每一行对应一个传感器通道的n个数据，环绕管道一周有m个传感器；其中，γ取1.3～1.8，H＝[H1，...，Hl]，f＝Hk，k＝1,2,…,l；步骤2.2：计算基础分级阈值：所述漏磁数据f的第i行的平均值为中位数为基础分级阈值为其中，i＝1,2,…,m，α为偏差系数，取0.2～0.4；步骤2.3：评定待分级数据每一个元素的级别：依据管道漏磁数据的特点将漏磁数据f分为d个等级，其中，d＝5；依据所述漏磁数据f的第i行的基础分级阈值的大小来评定漏磁数据f的第i行第j列元素的级别Fij：当时，漏磁数据最为平缓，评定为一级，Fij＝1；当时，漏磁数据有轻微抖动，评定为二级，Fij＝2；当时，漏磁数据对应微小缺陷和大缺陷的谷部区域，评定为三级，Fij＝3；当时，漏磁数据对应为较大缺陷的峰部区域和焊缝，评定为四级，Fij＝4；当时，漏磁数据对应为对应为金属增加和金属缺失等异常情况，评定为五级，Fij＝5；步骤2.4：评定待分级数据每一列的级别：依据所述漏磁数据f的第j列的级别数据[F1j，...，Fmj]T来评定所述漏磁数据f的第j列的级别：该列级别数据对应一个管道圆环，选取该列最高的级别作为该管道圆环的级别，也即漏磁数据f的第j列的级别Fj＝max{F1j，...，Fmj}；重复上述步骤，继续评定其他列的级别，最终得到该第k段管道分级后的漏磁数据其中，HkF的第一行的每个元素对应每列漏磁数据的级别；步骤2.5：重复上述步骤，继续评定下一个待分级管段内漏磁数据的级别，直到数据读取结束，最终得到整个管道分级后的漏磁数据HF＝[H1F，...，HkF，...，HlF]。所述步骤3包括下述步骤：步骤3.1：读取待压缩数据：实时采集分级后的漏磁数据HF，按照管道里程顺序，从起始端开始，每次读取连着的同一级别的漏磁数据所述漏磁数据HrF中的漏磁数据即为待压缩数据，所述待压缩数据Hr的每一列数据的级别相同且为F；按照上述规则，所述漏磁数据H被分为R段，所述待压缩数据Hr为所述漏磁数据H的第r段数据；其中，N为该段漏磁数据Hr的列数，也即该段漏磁数据Hr的大小；步骤3.2：确定稀疏性：确定待压缩数据Hr经过变换后的稀疏性K＝N*F*β；其中，β为基础压缩系数，取0.04～0.06；步骤3.3：确定稀疏变换基：构造与待压缩数据Hr的级别F相对应的稀疏变换基ψ，使得级别高的数据少量压缩，级别低的数据大量压缩：当F＝1或2时，采用离散余弦变换(DCT)，其变换公式为其中，k＝1,2,...,N-1，写为矩阵形式为当F＝3或4或5时，采用离散傅里叶变换(DFT)，其变换公式为其中，n,k＝0,1,...,N-1，WN＝e-j2π/N，写为矩阵形式为所述步骤4包括下述步骤：步骤4.1：确定观测值的个数M＝cKlog(N/K)，其中，c＝0.16；步骤4.2：构造与待压缩数据Hr的级别和大小相对应的观测矩阵φ，所述观测矩阵φ为M×N大小的随机高斯测量矩阵，即其中的每个元素都服从均值为0、方差为1/M的高本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于压缩感知的管道漏磁数据分级压缩方法，其特征在于，包括下述步骤：步骤1：漏磁数据的预处理：实时采集管道原始漏磁数据H0；设计低通滤波器，去除原始漏磁数据H0中的高频干扰；去除原始漏磁数据H0中的异常数据，对缺失数据进行插补；对原始漏磁数据H0进行归一化处理，得到预处理后的漏磁数据H；步骤2：漏磁数据的分级处理：实时采集预处理后的漏磁数据H，根据两个焊缝之间管段的长度确定每次分级计算时读取的漏磁数据长度，得到固定长度的待分级的漏磁数据f；对漏磁数据f进行基础分级阈值的计算，依据基础分级阈值的不同对漏磁数据f进行分级；对各管段内的漏磁数据均进行级别评定，得到分级后的漏磁数据HF；步骤3：稀疏变换基的构造：实时采集分级后的漏磁数据HF，按照管道里程顺序，每次读取连着的同一级别的漏磁数据构成待压缩数据Hr；依据待压缩数据Hr的等级的不同，构造与等级相对应的稀疏变换基ψ，使待压缩数据Hr具有相应等级的稀疏性；步骤4：漏磁数据的稀疏采集：构造与待压缩数据Hr的级别和大小相对应的观测矩阵φ，对待压缩数据Hr进行稀疏采集，得到观测值Yr；依次对所述漏磁数据H中与所述待压缩数据Hr临近的下一级别的一段数据进行稀疏采集，最终得到所述漏磁数据H的观测值Y；步骤5：漏磁数据的重构：利用正交匹配追踪算法，对观测值Y进行重构，最终得到重构的管道漏磁数据。...

【技术特征摘要】
1.一种基于压缩感知的管道漏磁数据分级压缩方法，其特征在于，包括下述步骤：步骤1：漏磁数据的预处理：实时采集管道原始漏磁数据H0；设计低通滤波器，去除原始漏磁数据H0中的高频干扰；去除原始漏磁数据H0中的异常数据，对缺失数据进行插补；对原始漏磁数据H0进行归一化处理，得到预处理后的漏磁数据H；步骤2：漏磁数据的分级处理：实时采集预处理后的漏磁数据H，根据两个焊缝之间管段的长度确定每次分级计算时读取的漏磁数据长度，得到固定长度的待分级的漏磁数据f；对漏磁数据f进行基础分级阈值的计算，依据基础分级阈值的不同对漏磁数据f进行分级；对各管段内的漏磁数据均进行级别评定，得到分级后的漏磁数据HF；步骤3：稀疏变换基的构造：实时采集分级后的漏磁数据HF，按照管道里程顺序，每次读取连着的同一级别的漏磁数据构成待压缩数据Hr；依据待压缩数据Hr的等级的不同，构造与等级相对应的稀疏变换基ψ，使待压缩数据Hr具有相应等级的稀疏性；步骤4：漏磁数据的稀疏采集：构造与待压缩数据Hr的级别和大小相对应的观测矩阵φ，对待压缩数据Hr进行稀疏采集，得到观测值Yr；依次对所述漏磁数据H中与所述待压缩数据Hr临近的下一级别的一段数据进行稀疏采集，最终得到所述漏磁数据H的观测值Y；步骤5：漏磁数据的重构：利用正交匹配追踪算法，对观测值Y进行重构，最终得到重构的管道漏磁数据。2.根据权利要求1所述的基于压缩感知的管道漏磁数据分级压缩方法，其特征在于，所述步骤2包括下述步骤：步骤2.1：读取待分级数据：实时采集预处理后的漏磁数据H，确定每次分级计算时读取的漏磁数据长度为两个焊缝之间管段长度的γ倍，得到l段固定长度的待分级的漏磁数据所述漏磁数据f的每一行对应一个传感器通道的n个数据，环绕管道一周有m个传感器；其中，γ取1.3～1.8，H＝[H1，...，Hl]，f＝Hk，k＝1,2,…,l；步骤2.2：计算基础分级阈值：所述漏磁数据f的第i行的平均值为中位数为基础分级阈值为其中，i＝1,2,…,m，α为偏差系数，取0.2～0.4；步骤2.3：评定待分级数据每一个元素的级别：依据管道漏磁数据的特点将漏磁数据f分为d个等级，其中，d＝5；依据所述漏磁数据f的第i行的基础分级阈值的大小来评定漏磁数据f的第i行第j列元素的级别Fij：当时，漏磁数据最为平缓，评定为一级，Fij＝1；当时，漏磁数据有轻微抖动，评定为二级，Fij＝2；当时，漏磁数据对应微小缺陷和大缺陷的谷部区域，评定为三级，Fij＝3；当时，漏磁数据对应为较大缺陷的峰部区域和焊缝，评定为四级，Fij＝4；当时，漏磁数据对应为对应为金属增加和金属缺失等异常情况，评定为五级，Fij＝5；步骤2.4：评定待分级数据每一列的级别：依据所述漏磁数据f的第j列的级别数据[F1j，...，Fmj]T来评定所述漏磁数据f的第j列的级别：该列级别数据对应一个管道圆环，选取该列最高的级别作为该管道圆环的级别，也即漏磁数据f的第j列的级别Fj＝max{F1j，...，Fmj}；重复上述步骤，继续评定其他列的级别，最终得到该第k段管道分级后的漏磁数据其中，HkF的第一行的每个元素对应每列漏磁数据的级别；步...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯健，张永政，刘金海，张化光，汪刚，马大中，卢森骧，黄方佑，
申请(专利权)人：东北大学，
类型：发明
国别省市：辽宁,21