CN107907279A - 基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法 - Google Patents
基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107907279A CN107907279A CN201711158817.1A CN201711158817A CN107907279A CN 107907279 A CN107907279 A CN 107907279A CN 201711158817 A CN201711158817 A CN 201711158817A CN 107907279 A CN107907279 A CN 107907279A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- wavelet
- amplitude
- coefficient
- acoustic signals
- multiphase flow
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 title claims abstract description 28
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 33
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 5
- 238000001514 detection method Methods 0.000 abstract description 16
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 abstract description 6
- 238000007689 inspection Methods 0.000 abstract description 4
- 230000004807 localization Effects 0.000 abstract description 3
- 238000010183 spectrum analysis Methods 0.000 abstract description 3
- 230000005514 two-phase flow Effects 0.000 abstract description 3
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 abstract description 2
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 239000002131 composite material Substances 0.000 description 3
- 239000000523 sample Substances 0.000 description 3
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 3
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 239000007788 liquid Substances 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 2
- 238000011160 research Methods 0.000 description 2
- 238000007665 sagging Methods 0.000 description 2
- 206010061245 Internal injury Diseases 0.000 description 1
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 239000012530 fluid Substances 0.000 description 1
- 239000007789 gas Substances 0.000 description 1
- PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N gold Chemical compound [Au] PCHJSUWPFVWCPO-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 239000010931 gold Substances 0.000 description 1
- 229910052737 gold Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000016507 interphase Effects 0.000 description 1
- 238000011835 investigation Methods 0.000 description 1
- 239000002184 metal Substances 0.000 description 1
- 229910052751 metal Inorganic materials 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
- 230000009467 reduction Effects 0.000 description 1
- 238000011946 reduction process Methods 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 description 1
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 238000002604 ultrasonography Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G01M3/00—Investigating fluid-tightness of structures
- G01M3/02—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum
- G01M3/04—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum by detecting the presence of fluid at the leakage point
- G01M3/24—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum by detecting the presence of fluid at the leakage point using infrasonic, sonic, or ultrasonic vibrations
- G01M3/243—Investigating fluid-tightness of structures by using fluid or vacuum by detecting the presence of fluid at the leakage point using infrasonic, sonic, or ultrasonic vibrations for pipes
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Examining Or Testing Airtightness (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法，属于管道检测技术领域。该方法包括以下步骤：将泄漏声波信号进行小波包分解，分别为不同尺度的小波；获取各尺度小波分解细节系数与近似系数的幅值；计算近似系数与细节系数的幅值比；比较近似系数与细节系数的幅值比，判断泄漏。本发明的有益效果是:通过两相流泄漏信号的小波近似系数与细节系数的幅值比来识别泄漏,解决了仅通过频谱分析不能识别泄漏的局限性，对提取多相流管道声波法泄漏检测与定位方法中的泄漏声波特征适用性强，提高了声波法多相流管道泄漏检测的适用性。
Description
技术领域
本发明涉及管道检测技术领域，具体的说，是涉及一种基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法。
背景技术
在管道检测技术领域中，声波法测量的是管道流体流动中的动态压力变化量，与管线运行的压力无关。目前该技术大部分应用于油气单相管道的泄漏检测中，而对于多相流管道检测的研究仍然很少。由于多相管流中的介质间在流动中存在相间传质，在不同的压力、流速、气液比下呈现不同的流形，泄漏时泄漏孔处气、液、固相互耦合作用形成声源。在现有的两相流泄漏声波信号分析中，发现多相流管道泄漏声波信号的频谱出现第一峰值和第二峰值，而常规信号与泄漏信号的频谱互相重叠，仅通过频谱分析无法识别常规信号与泄漏信号。小波分析具有多时间尺度分析的特性，能够将时域信号分解成多层小波分解信号。为识别多相流管道泄漏声波信号与常规信号，基于细节系数与近似系数的小波系数幅值进行处理。根据大量调研发现，现阶段基于小波系数幅值进行信号分析的专利主要有：
中国专利201610032607.7公开了一种阵列式同发、同收超声波探头的检测信号增强方法。该方法对阵列式同发、同收超声波探头的超声检测信号做小波阈值处理，把经过小波阈值处理后的相邻两个通道的缺陷回波信号做线性叠加处理，提高了阵列式同发、同收超声波探头声场重合部分的检测灵敏度和信噪比。
中国专利201510975052.5公布了一种基于小波分析的短路故障数据检测方法，利用小波分析进行奇异点检测，提取出故障点，并对待测信号进行降噪处理，在小波分析基础上得到故障点邻域波形，利用波形数据进行短路故障判断和定位，判断出短路故障是否发生以及短路故障发生的层次及相别。
中国专利201510697304.2公开了一种厚壁复合管状结构中缺陷的超声检测方法。采用先得到原始信号数据，通过降噪、快速傅里叶变换、连续小波变换等信号处理方法获得最终信号数据，并生成小波系数幅值-时间曲线图，根据生成的小波系数幅值-时间曲线图，提取出复合材料层内部损伤、复合材料层与金属层界面脱粘的位置及大小，并计算得到金属层厚度的分布。
中国专利201310520959.3公开了一种基于小波分析的电压下陷检测装置及该装置的控制方法。当电压下陷发生时，该方法通过小波分析得到的小波系数在设定的尺度下发生巨大的变化，从而准确的定位电压下陷的发生时刻和下陷电压幅值，然后给电压下陷补偿装置的控制部分发送信号使其工作补偿下陷的电压，或者发送信号给负载的保护***使其做出相应的保护动作。
中国专利201210224871.2公开了一种基于复小波奇异性检测的电缆早期故障检测方法，该方法采集配电网中待检测电缆的电流信号，利用复小波对电流信号进行N层离散小波变换，得到各分解层数上的小波变换系数；提取每个分解层数上的小波系数的幅值信息，跟踪各个分解层数上的小波系数幅值的模极大值，记录各分解层数均出现模极大值的点：记录的第一个模极大值点的对应出现时刻即为早期故障的发生时刻，而记录的最后一个模极大值点的对应出现时刻则为早期故障的结束时刻，检测出电缆的早期故障。
综上，现有的专利都只是提取某一频段的小波系数进行处理，实现故障诊断，但对小波近似系数与细节系数之间幅值的相互关系没有描述，且现有技术均为电路故障识别及图像处理，对识别多相流管道声波泄漏信号的技术没有描述。
发明内容
本发明为了解决上述问题，提出了一种基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法，通过判断小波近似系数与细节系数幅值比来分析泄漏信号，识别泄漏，提高了声波法多相流管道泄漏检测的适用性。
为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法，包括以下步骤：
1)将泄漏声波信号进行小波分解，分别为不同尺度的小波；
2)获取各尺度小波分解细节系数与近似系数的幅值；
3)计算近似系数与细节系数的幅值比；
4)比较近似系数与细节系数的幅值比，判断是否发生泄漏。
进一步的，步骤1)中，对泄漏声波信号进行小波分解的具体方法为：
步骤s101：选择小波基函数及分解尺度；
步骤s102：对泄漏声波信号进行小波分解。
优选的，步骤s101中，选择syms小波基函数，分解尺度为8。
进一步的，步骤2)中，获取各尺度小波分解细节系数与近似系数的幅值的具体公式如下：
A(i)＝|a(i)|，D(i)＝|d(i)| (1)
式中，a(i)、d(i)分别为小波分解的近似系数及细节系数。
进一步的，步骤3)中，幅值比计算公式如下：
其中，i为系数数据点；R(i)为i点的幅值比，A(i)为i点的近似系数幅值序列，D(i)为i点的细节系数幅值序列。
进一步的，步骤4)中，判断是否发生泄露的具体方法为：
步骤S401：根据常规信号的小波近似系数与细节系数的幅值比设定阈值K；
步骤S402：若max(R(i))>2K，判断为泄漏发生；若max(R(i))≤2K，判断为泄漏不发生。
进一步的，步骤S401中，根据常规信号的小波近似系数与细节系数的幅值比设定阈值K的具体方法为：
(1)删除R(i)中的最大值，得到序列R1(i)。
(2)计算序列R1(i)的平均值即为阈值K。
与现有技术相比，本发明的有益效果为：
(1)本发明提供的多相流泄漏声波信号分析方法，根据多相流泄漏声波信号幅值将发生明显变化，结合幅值变化识别泄漏，通过判断小波近似系数与细节系数幅值比来分析泄漏信号，识别是否存在泄漏，解决了仅通过频谱分析不能识别泄漏的局限性，提高了声波法多相流管道泄漏检测的适用性。
(2)本发明方法简单，操作方便，对提取多相流管道声波法泄漏检测与定位方法中的泄漏声波特征适用性强。
附图说明
构成本申请的一部分的说明书附图用来提供对本申请的进一步理解，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的限定。
图1是本发明实施例提供的多相流泄漏声波信号分析方法原理图；
图2是本发明实施例提供的多相流泄漏声波信号分析流程图。
具体实施方式：
下面结合附图与实施例对本发明作进一步说明。
应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本申请提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本申请所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。
需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本申请的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。
下述实施例为本申请的一种典型的实施方式，
如图1所示，基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法包括如下步骤：
1)将泄漏声波信号进行小波分解，分别为不同尺度的小波；具体的：
步骤s101：选择syms小波基函数，并设定分解尺度为8。
步骤s102：对泄漏声波信号进行小波分解。
2)获取各尺度小波分解细节系数与近似系数的幅值；
具体的：获取各尺度小波分解细节系数与近似系数的幅值的具体公式如下：
A(i)＝|a(i)|，D(i)＝|d(i)| (1)
其中，a(i)、d(i)分别为小波分解的近似系数及细节系数。
3)计算近似系数与细节系数的幅值比；
其中，i为系数数据点；R为幅值比，A为近似系数幅值序列，D为细节系数幅值序列。
4)比较近似系数与细节系数的幅值比，判断是否发生泄漏。
如图2所示，泄漏声波信号进行小波包分解后，获取各尺度高频细节信号及低频近似信号的幅值。由式(2)计算近似信号与细节信号的比值R。通过常规信号的比值确定阈值K,比较R(i)与K，若R(i)>K,认为泄漏发生；否则认为泄漏不发生。
综上所述，本发明提供的方法通过小波分解分析高频系数和低频系数，通过判断给定信号高频系数与低频系数的幅值比大于阈值判断泄漏。
若管道中出现泄漏，则必导致泄漏瞬间信号幅值明显变化，以此识别泄漏信号。有效改善了仅研究频谱不能区分两相流泄漏信号与常规信号的问题。
因此，本发明可有效识别泄漏声波信号，进而为提取信号特征提供依据。提高了多相流声波法泄漏检测与定位的实用性。
以上所述仅为本申请的优选实施例而已，并不用于限制本申请，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。
上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。
Claims (8)
1.一种基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法，其特征在于：包括以下步骤：
1)将泄漏声波信号进行小波包分解，分别为不同尺度的小波；
2)获取各尺度小波分解细节系数与近似系数的幅值；
3)计算近似系数与细节系数的幅值比；
4)比较近似系数与细节系数的幅值比，判断是否发生泄漏。
2.根据权利要求1所述的一种基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法，其特征在于：步骤1)中，对泄漏声波信号进行小波包分解的具体方法为：
步骤s101：选择小波基函数及分解尺度；
步骤s102：对泄漏声波信号进行小波分解。
3.根据权利要求2所述的一种基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法，其特征在于：步骤s101中，选择syms小波基函数，并设分解尺度为8。
4.根据权利要求1所述的一种基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法，其特征在于：步骤2)中，获取各尺度小波分解细节系数与近似系数的幅值的具体公式如下：
A(i)＝|a(i)|，D(i)＝|d(i)|
式中，a(i)、d(i)分别为小波分解的近似系数及细节系数。
5.根据权利要求1所述的一种基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法，其特征在于：步骤3)中，幅值比计算公式如下：
其中，i为系数数据点；R(i)为i点的幅值比，A(i)为i点的近似系数幅值序列，D(i)为i点的细节系数幅值序列。
6.根据权利要求1所述的一种基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法，其特征在于：步骤3)中，幅值比计算公式如下：
式中，i为系数数据点；R为幅值比，R(i)为i点的幅值比，A为近似系数幅值序列，D为细节系数幅值序列。
7.根据权利要求1所述的一种基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法，其特征在于：步骤4)中，判断是否发生泄露的具体方法为：
步骤S401：根据常规信号的小波近似系数与细节系数的幅值比设定阈值K；
步骤S402：若R(i)<K，判断为泄漏发生；若R(i)≥K，判断为泄漏不发生。
8.根据权利要求7所述的一种基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法，其特征在于：步骤S401中，根据常规信号的小波近似系数与细节系数的幅值比设定阈值K的具体方法为：
1)删除R(i)中的最大值，得到序列R1(i)；
2)计算序列R1(i)的平均值即为阈值K。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711158817.1A CN107907279B (zh) | 2017-11-20 | 2017-11-20 | 基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201711158817.1A CN107907279B (zh) | 2017-11-20 | 2017-11-20 | 基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN107907279A true CN107907279A (zh) | 2018-04-13 |
| CN107907279B CN107907279B (zh) | 2020-09-22 |
Family
ID=61846468
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201711158817.1A Expired - Fee Related CN107907279B (zh) | 2017-11-20 | 2017-11-20 | 基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107907279B (zh) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109387731A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-02-26 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于小波分析和幅值比较的高阻接地故障辨识方法 |
| CN111503525A (zh) * | 2020-04-28 | 2020-08-07 | 浙江工业大学 | 一种关于气动调节阀气室漏气的在线诊断方法 |
Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10221197A (ja) * | 1997-02-07 | 1998-08-21 | Hitachi Ltd | 漏洩検知方法及びその装置 |
| JP2004245618A (ja) * | 2003-02-12 | 2004-09-02 | Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial System Corp | 漏水探知装置 |
| CN101968162A (zh) * | 2010-09-30 | 2011-02-09 | 东北大学 | 基于负压波和声波协同检测的管道泄漏定位***及方法 |
| CN104595729A (zh) * | 2015-01-15 | 2015-05-06 | 中国石油大学(华东) | 一种基于声波幅值的油气管道泄漏定位方法 |
| CN105546361A (zh) * | 2016-03-08 | 2016-05-04 | 钱昊铖 | 基于ann的音波法输气管道泄漏监测方法 |
| CN105909979A (zh) * | 2016-04-20 | 2016-08-31 | 中国石油大学(华东) | 基于小波变换融合盲源分离算法的泄漏声波特征提取方法 |
| CN105927861A (zh) * | 2016-04-20 | 2016-09-07 | 中国石油大学(华东) | 基于小波变换融合盲源分离算法的泄漏声波特征提取方法 |
| CN106018561A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-10-12 | 中国石油大学(华东) | 不同管道结构中声波幅值衰减系数的测量***及方法 |
| CN106290578A (zh) * | 2016-07-27 | 2017-01-04 | 常州大学 | 一种压力管道小泄漏源检测及精确定位方法 |
| CN106644302A (zh) * | 2017-02-20 | 2017-05-10 | 广东工业大学 | 一种管道渗漏检测方法、装置及球形*** |
-
2017
- 2017-11-20 CN CN201711158817.1A patent/CN107907279B/zh not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH10221197A (ja) * | 1997-02-07 | 1998-08-21 | Hitachi Ltd | 漏洩検知方法及びその装置 |
| JP2004245618A (ja) * | 2003-02-12 | 2004-09-02 | Toshiba Mitsubishi-Electric Industrial System Corp | 漏水探知装置 |
| CN101968162A (zh) * | 2010-09-30 | 2011-02-09 | 东北大学 | 基于负压波和声波协同检测的管道泄漏定位***及方法 |
| CN104595729A (zh) * | 2015-01-15 | 2015-05-06 | 中国石油大学(华东) | 一种基于声波幅值的油气管道泄漏定位方法 |
| CN105546361A (zh) * | 2016-03-08 | 2016-05-04 | 钱昊铖 | 基于ann的音波法输气管道泄漏监测方法 |
| CN105909979A (zh) * | 2016-04-20 | 2016-08-31 | 中国石油大学(华东) | 基于小波变换融合盲源分离算法的泄漏声波特征提取方法 |
| CN105927861A (zh) * | 2016-04-20 | 2016-09-07 | 中国石油大学(华东) | 基于小波变换融合盲源分离算法的泄漏声波特征提取方法 |
| CN106018561A (zh) * | 2016-05-13 | 2016-10-12 | 中国石油大学(华东) | 不同管道结构中声波幅值衰减系数的测量***及方法 |
| CN106290578A (zh) * | 2016-07-27 | 2017-01-04 | 常州大学 | 一种压力管道小泄漏源检测及精确定位方法 |
| CN106644302A (zh) * | 2017-02-20 | 2017-05-10 | 广东工业大学 | 一种管道渗漏检测方法、装置及球形*** |
Non-Patent Citations (4)
| Title |
|---|
| CUI-WEI LIU 等: "A new leak location method based on leakage acoustic waves for oil and gas pipelines", 《JOURNAL OF LOSS PREVENTION IN THE PROCESS INDUSTRIES》 * |
| SAMAN DAVOODI 等: "Gas leak locating in steel pipe using wavelet transform and cross-correlation method", 《THE INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED MANUFACTURING TECHNOLOGY VOLUME》 * |
| 李玉星 等: "基于混沌振子的输气管道微泄漏音波信号处理方法", 《油气储运》 * |
| 潘凌云 等: "一种基于VMD和小波去噪的管道泄漏检测算法", 《自动化技术与应用》 * |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109387731A (zh) * | 2018-12-21 | 2019-02-26 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于小波分析和幅值比较的高阻接地故障辨识方法 |
| CN109387731B (zh) * | 2018-12-21 | 2021-02-02 | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 | 一种基于小波分析和幅值比较的高阻接地故障辨识方法 |
| CN111503525A (zh) * | 2020-04-28 | 2020-08-07 | 浙江工业大学 | 一种关于气动调节阀气室漏气的在线诊断方法 |
| CN111503525B (zh) * | 2020-04-28 | 2022-02-01 | 浙江工业大学 | 一种关于气动调节阀气室漏气的在线诊断方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107907279B (zh) | 2020-09-22 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| WO2021012986A1 (zh) | 一种基于改进vmd的管道多点泄漏定位方法 | |
| Zhang et al. | Deep convolutional neural network probability imaging for plate structural health monitoring using guided waves | |
| CN103033567B (zh) | 一种基于导波的管道缺陷信号识别方法 | |
| CN101592288B (zh) | 一种管道泄漏辨识方法 | |
| CN106546892A (zh) | 基于深度学习的局部放电超声音频识别方法及*** | |
| CN109116186A (zh) | 一种基于单端行波法和固有频率法的单端故障测距方法 | |
| CN109668058B (zh) | 基于线性预测倒谱系数和lyapunov指数的供水管道漏损辨识方法 | |
| CN106864477B (zh) | 一种基于时频空函数的钢轨超声探伤智能检测方法 | |
| Pandey et al. | Underground cable fault detection and identification via fourier analysis | |
| CN107907279A (zh) | 基于小波系数幅值的多相流管道泄漏声波信号分析方法 | |
| CN106382898A (zh) | 一种寒区隧洞衬砌外覆冰层厚度的测量方法及*** | |
| CN108181059A (zh) | 基于小波信号的多相流管道泄漏声波信号识别方法 | |
| CN109920447B (zh) | 基于自适应滤波器振幅相位特征提取的录音欺诈检测方法 | |
| CN105909979B (zh) | 基于小波变换融合盲源分离算法的泄漏声波特征提取方法 | |
| CN102509551A (zh) | 基于倒谱和差分方差的音频隐写分析算法 | |
| CN112767951A (zh) | 一种基于深度稠密网络的语音转换可视化检测方法 | |
| CN112198232A (zh) | 一种排水管道工况检测和识别方法 | |
| CN106595835B (zh) | 一种基于错位叠加算法的声信标信号提取方法及*** | |
| Meng et al. | Tunable Q-factor wavelet transform of acoustic emission signals and its application on leak location in pipelines | |
| CN105928666A (zh) | 基于希尔伯特黄变换与盲源分离的泄漏声波特征提取方法 | |
| Li et al. | Feature extraction method for ship-radiated noise based on extreme-point symmetric mode decomposition and dispersion entropy | |
| CN105927861B (zh) | 基于小波变换融合盲源分离算法的泄漏声波特征提取方法 | |
| Zhang et al. | Optical fiber intrusion signal recognition based on improved Mel frequency cepstrum coefficient | |
| Zhao et al. | Pipeline leak fault feature extraction based on wavelet packet analysis and application | |
| Chang et al. | Rail Crack Detection Using Optimal Local Mean Decomposition and Cepstral Information Coefficient Based on Electromagnetic Acoustic Emission Technology |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| TR01 | Transfer of patent right | ||
| TR01 | Transfer of patent right |
Effective date of registration: 20220318 Address after: Room 204, building 7, south hospital working area, No. 74 Lugu Road, Shijingshan District, Beijing 100040 Patentee after: Beijing Hengke JIAYE Technology Development Co.,Ltd. Patentee after: China University of Petroleum (East China) Address before: 266580 No. 66 Changjiang West Road, Qingdao economic and Technological Development Zone, Shandong Patentee before: CHINA University OF PETROLEUM (EAST CHINA) |
|
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee | ||
| CF01 | Termination of patent right due to non-payment of annual fee |
Granted publication date: 20200922 |