公开(公告)号：CN104034794B

公开(公告)日：2017-01-04

申请号：CN201410261496.8

申请日：2014-06-12

Applicant: 东北大学

Inventor： 冯健 ,  吴振宁 ,  刘金海 ,  张化光 ,  崔凯 ,  汪刚 ,  马大中 ,  卢森骧 ,  李芳明

IPC: G01N27/83

Abstract: 本发明涉及一种基于极限学习机的管道漏磁缺陷检测方法，利用已知管道漏磁缺陷的长度、宽度、深度数据及漏磁信号波形特征值，建立极限学习机模型，训练样本数据中的已知管道漏磁缺陷的长度、宽度、深度数据作为该模型的输入，运用试凑法选取隐含层节点个数，计算隐含层输出矩阵及输出权值，漏磁信号波形特征值作为该模型的输出。当管道发生漏磁时，获取未知漏磁缺陷形状的漏磁信号波形，利用极限学习机模型进行管道漏磁缺陷检测。本发明运用极限学习机模型对管道缺陷形状进行智能反演，具有学习速度快、泛化性能好等优点，对于使用检测出来的缺陷波形，能够快速准确构造缺陷的形状，从而得知缺陷的严重性，可以预知管道风险，防止管道泄漏。

公开(公告)号：CN104034794A

公开(公告)日：2014-09-10

申请号：CN201410261496.8

申请日：2014-06-12

Applicant: 东北大学

Inventor： 冯健 ,  吴振宁 ,  刘金海 ,  张化光 ,  崔凯 ,  汪刚 ,  马大中 ,  卢森骧 ,  李芳明

IPC: G01N27/83

Abstract: 本发明涉及一种基于极限学习机的管道漏磁缺陷检测方法，利用已知管道漏磁缺陷的长度、宽度、深度数据及漏磁信号波形特征值，建立极限学习机模型，训练样本数据中的已知管道漏磁缺陷的长度、宽度、深度数据作为该模型的输入，运用试凑法选取隐含层节点个数，计算隐含层输出矩阵及输出权值，漏磁信号波形特征值作为该模型的输出。当管道发生漏磁时，获取未知漏磁缺陷形状的漏磁信号波形，利用极限学习机模型进行管道漏磁缺陷检测。本发明运用极限学习机模型对管道缺陷形状进行智能反演，具有学习速度快、泛化性能好等优点，对于使用检测出来的缺陷波形，能够快速准确构造缺陷的形状，从而得知缺陷的严重性，可以预知管道风险，防止管道泄漏。