基于优化回归估计的电站管道漏磁检测系统设计  

Desing of Power Station Pipeline Magnetic Flux Leakage Inspection System Based on the Optimization of Regression Estimate

作　　者：金显华[1] 赵元庆[2] 

机构地区：[1]安阳师范学院公共计算机教学部,河南安阳455000 [2]安阳师范学院计算机与信息工程学院,河南安阳455000

出　　处：《计算机测量与控制》2014年第2期373-375,384,共4页Computer Measurement &Control

基　　金：国家自然科学基金青年基金项目(41001251);河南省科技厅基础与前沿研究项目(112300410129);残疾人人机交互面部检测及跟踪技术研究项目(112300410128)

摘　　要：现有管道漏磁检测系统在管道内壁结蜡的情况下，会造成数据提取后参数非线性程度无法把握，难以形成有效的漏磁检测模型，因此，设计了一种基于优化组合回归估计算法的电站管道漏磁检测系统；在电站管道漏磁检测技术中，使用数据挖掘的自回归技术与移动平均回归技术的优化组合，解决了管道非线性数据无确定性模型判定的问题；文章还对步进电机、霍尔传感器等硬件进行了设计，设计完成后，在不同型号的结蜡管道中进行系统的测试，数据来自胜利油田河口采油厂的义首线，孤东线输油管道上采集到的2010年8月-2013年9月的压力和流量数据，检测的准确率较传统的方法提高15％，抗干扰能力大大加强，具有很强的实用价值。Existing pipeline magnetic flux leakage detection system under the condition of the pipeline caused by wax, can cause by non- linear parameter can＇t grasp after data extraction, difficult to form effective magnetic flux leakage detection model, we design a regression estimation algorithm based on the optimum combination of power station pipeline magnetic flux leakage detection system. In power station pipeline magnetic flux leakage testing technology, the use of data mining in the autoregressive and moving average return technology optimi- zation combination, solve the non--linear deterministic model to judge data pipeline problems; This article also, the stepper motor hall sensor and so on hardware design, the design is completed, the pipeline in different types of wax system test, data from the first line, shengli oilfield production plant on the mouth of the righteous GuDong line pipelines collected in August 2010 to September 2010, pressure and flow of data, the detection accuracy compared with the traditional method by 15%, greatly enhance anti--jamming capability, has a strong practical value.

关 键 词：管道漏磁检测 DSP 优化组合回归 自回归移动平均 缺陷识别 

分 类 号：TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]