【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于阀门内漏信号识别领域，尤其涉及一种基于变分模态分解和搜索算法的阀门内漏信号识别方法。
技术介绍
1、阀门内漏是石油、化工等工业管道系统中的常见故障，通常引发流致噪声。声发射检测法通过采集阀门及管线内的声信号来判断阀门内漏状态，具有非侵入式、适应性强、实时监测和低成本等优点。尽管声发射技术能有效检测内漏噪声，但在复杂环境中，管壁振动、电磁干扰等噪声与有效信号混叠，导致传统频域滤波方法失效，从而影响检测精度。为解决这一问题，现有研究普遍采用声发射参数分析（如均方根、能量占比）或机器学习模型（如svm、神经网络）进行泄漏识别。
2、在信号处理方面，现有的一种技术方案为声发射信号的rms与泄漏率、阀门尺寸和类型的关系；现有的一种技术方案为基于声发射信号rms与泄漏流量关系的监测系统；现有的一种技术方案为通过小波包分析不同泄漏模式下的能量分布，提出能量占比法区分不同内漏模式；此外，现有的一种技术方案为将人工神经网络与声发射技术结合，识别止回阀的四种故障模式；现有的一种技术方案为应用人工神经网络分析内燃机阀门故障；现有的一...
【技术保护点】
1.一种基于变分模态分解和搜索算法的阀门内漏信号识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述基于变分模态分解和搜索算法的阀门内漏信号识别方法，其特征在于，所述利用粒子群算法优化变分模态分解VMD算法的分解个数和惩罚因子，得到优化后的变分模态分解VMD算法，具体为：
3.根据权利要求2所述基于变分模态分解和搜索算法的阀门内漏信号识别方法，其特征在于，更新后的粒子速度的表达式为：
4.根据权利要求3所述基于变分模态分解和搜索算法的阀门内漏信号识别方法，其特征在于，更新后的粒子位置的表达式为：
5.根据权利要求1所述基...
【技术特征摘要】
1.一种基于变分模态分解和搜索算法的阀门内漏信号识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述基于变分模态分解和搜索算法的阀门内漏信号识别方法，其特征在于，所述利用粒子群算法优化变分模态分解vmd算法的分解个数和惩罚因子，得到优化后的变分模态分解vmd算法，具体为：
3.根据权利要求2所述基于变分模态分解和搜索算法的阀门内漏信号识别方法，其特征在于，更新后的粒子速度的表达式为：
4.根据权利要求3所述基于变分模态分解和搜索算法的阀门内漏信号识别方法，其特征在于，更新后的粒子位置的表达式为：
5.根据权利要求1所述基于变分模态分解和搜索算法的阀门内漏信号识别方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：李亚楠，唐顺武，吴升平，林海涛，李飞霄，
申请(专利权)人：中国石油化工股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。