申请/专利权人：浙江树人学院(浙江树人大学)

申请日：2020-07-20

公开（公告）日：2020-09-15

公开（公告）号：CN111665293A

主分类号：G01N27/90(20060101)

分类号：G01N27/90(20060101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.12.19#授权;2020.10.13#实质审查的生效;2020.09.15#公开

摘要：本发明涉及一种高含硫气田弱磁油管双层管柱缺陷的电涡流检测方法，所述方法包括数据预处理、极点对称模态分解改进、希尔伯特变化、特征提取、SVM训练和识别等方法，可输出缺陷类型，从而提高缺陷分类的识别率，本发明能很好的去除弱磁油管偏心引起的数据线性偏移；通过基于分段时间插值方法、改进极点对称模态分解方法，对预处理后数据进行分解，保证插值节点的单调性，本方法可较好地识别2×90挤压、双面挤压、单面挤压、3×90挤压、4×90挤压和弯曲6类缺陷，提高了每一类缺陷识别率和平均缺陷识别率。

主权项：1.一种高含硫气田弱磁油管双层管柱缺陷的电涡流检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：1如果当前存在训练样本的电涡流检测数据，则令当前状态为训练状态；2判断当前是否处于训练状态，如果是，则读取训练样本的电涡流检测数据，并继续步骤4，否则，继续步骤3；3对弱磁流油管双层管柱进行多个深度的位置点的检测，并读取电涡流检测数据，然后继续步骤4；4对电涡流检测数据采用均值方法光滑化；5分析所述步骤4得到的电涡流检测数据中的缺陷数据，确定波谷点位置、电涡流检测数据的开始位置和结束位置，根据每个波谷点位置，将电涡流检测数据分成多个数据分段，对每个数据分段进行处理，去除电涡流检测数据的线性偏移；6根据所述电涡流检测数据中各个位置点的采样时间，将步骤5得到的电涡流检测数据转化为时域电涡流检测数据，将多个位置点作为插值节点，对每个插值节点的时间点进行插值，得到待分解的信号；7寻找待分解信号的局部极值点，连接相邻的两个极值点，并寻找相邻极值点的中点，根据待分解信号的初始点和结束点，补充初始点和第一个极值点的边界点中点，补充结束点和最后一个极值点的边界点中点，获得所有中点，构建不同中点之间的插值曲线，计算插值曲线的均值；8根据待分解信号得到一个IMF分量，得到待分解的信号减去获得的IMF之后的剩余信号；9如果剩余信号为一个单调的信号或其值小于预先设定的阈值，则输出当前得到的多个IMF分量，否则，将剩余信号作为新的待分解信号，继续步骤7；10对所述IMF分量进行希尔伯特变换，计算瞬时幅度、瞬时相位、瞬时频率和边际谱，得到多个特征参数；11如果当前状态不是训练状态，则所述步骤10得到的特征参数为用于检测的特征参数，继续步骤12，如果当前状态是训练状态，则将步骤10中得到的特征参数作为特征参数样本，采用基于高斯核函数的SVM算法对选取的特征参数样本进行训练，获得基于高斯核函数的SVM算法模型的模型参数，根据训练好的参数，构建至少一个分类器，并令当前状态为识别状态，调到步骤12；12采用构建的分类器对所述用于检测的特征参数进行缺陷检测。

全文数据：

权利要求：

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