EEMD近似熵和支持向量機(jī)的管道泄漏特征向量提取研究

王秀芳 王 昕

(1. 東北石油大學(xué)電氣信息工程學(xué)院,黑龍江 大慶 163318；2.黑龍江省油氣信息與控制工程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,黑龍江 大慶 163318)

隨著管道運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展，管道泄漏檢測(cè)技術(shù)越來越受到人們的重視。在過去的幾十年里，人們研究了多種管道泄漏檢測(cè)定位方法，如超聲波檢測(cè)法[1]、光纖傳感器檢測(cè)法[2]及負(fù)壓波法[3]等。雖然檢測(cè)方法、技術(shù)越來越成熟，但管道泄漏檢測(cè)中仍存在誤報(bào)、錯(cuò)報(bào)及漏報(bào)等問題，針對(duì)這種現(xiàn)象，周旭提出將支持向量機(jī)SVM模式分類方法應(yīng)用到實(shí)際天然氣管道泄漏檢測(cè)研究中[4]。白亞紅和王奉濤提出將經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD特征提取算法應(yīng)用到齒輪磨損故障診斷研究中[5]。郭小薈和馬小平提出將EMD和近似熵相結(jié)合的特征提取算法應(yīng)用到滾動(dòng)軸故障診斷研究中[6]。但EMD分解過程會(huì)造成模態(tài)混疊和端點(diǎn)效應(yīng)，并且該特征提取方法并未用到管道泄漏檢測(cè)中，所以，筆者將改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EEMD近似熵特征提取方法應(yīng)用到天然氣管道泄漏檢測(cè)研究中，并進(jìn)行SVM泄漏類型判斷，最終實(shí)現(xiàn)智能分類。

1.1 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EMD的不足

EMD分解方法由于其在處理非平穩(wěn)信號(hào)中表現(xiàn)出的諸多優(yōu)點(diǎn)，在諸多領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。但EMD分解也存在不足之處[7]，主要有端點(diǎn)效應(yīng)和模態(tài)混疊：

a. 在EMD分解的篩選過程中要對(duì)信號(hào)的極值點(diǎn)利用三次樣條函數(shù)擬合得到上下包絡(luò)線，但是在端點(diǎn)處的擬合存在不確定性，這樣使得數(shù)據(jù)序列的兩端會(huì)出現(xiàn)擬合誤差，并且這種誤差會(huì)隨著篩選過程循環(huán)次數(shù)而累加，這就是端點(diǎn)效應(yīng)。

b. 當(dāng)數(shù)據(jù)不是純粹白噪聲時(shí)，EMD會(huì)出現(xiàn)模態(tài)混疊，即有可能是一個(gè)相似尺度的信號(hào)出現(xiàn)在不同的IMF分量中或者是一個(gè)IMF分量包含了尺度差異很大的幾種信號(hào)等混疊現(xiàn)象。

但是在實(shí)際采集的信號(hào)中都會(huì)包含不規(guī)則的信號(hào)信息，因此，EMD的模態(tài)混疊現(xiàn)象是不可避免的。針對(duì)這種不足，筆者提出總體經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分析方法，即EEMD分析方法[8]。

1.2 改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解EEMD

為了消弱EMD中的模態(tài)混疊程度，EEMD利用全體噪聲的均值對(duì)噪聲進(jìn)行相互抵消。EEMD對(duì)原始信號(hào)加上均勻分布的白噪聲，不同尺度的信號(hào)區(qū)域?qū)⒆詣?dòng)映射到與其相關(guān)的適合尺度上。全體的均值最后就被認(rèn)為是所要的理想結(jié)果。為了保持信號(hào)本身穩(wěn)定，消除附加噪聲，需要進(jìn)行多次試驗(yàn)。每次加入不同的白噪聲序列，得到不同的IMF值，對(duì)重復(fù)以上過程得到的所有IMF值求均值即得到最終結(jié)果。

1.3 泄漏信號(hào)EMD、EEMD分解的效果對(duì)比

對(duì)實(shí)驗(yàn)室管道進(jìn)行信息采集。首先，對(duì)管道運(yùn)行狀況分類，包括：正常狀態(tài)、過路狀態(tài)、開閥狀態(tài)、泄漏狀態(tài)和敲擊狀態(tài)，分別用字母a、b、c、d、e來代表；然后，對(duì)這5種狀態(tài)進(jìn)行管道信息采集，每種狀態(tài)采集10組數(shù)據(jù)?，F(xiàn)以過路狀態(tài)b1為例進(jìn)行EMD和EEMD分解，圖1a、b分別為b1狀態(tài)的EMD、EEMD分解圖。

圖1 過路狀態(tài)b1分解效果對(duì)比

由圖1可以明顯看出EEMD分解圖比EMD分解圖更能體現(xiàn)出泄漏信號(hào)的特征。在EMD分解圖中前4層固有模態(tài)分量比較明顯地體現(xiàn)出信號(hào)的泄漏特征，而在EEMD分解圖中前7個(gè)固有模態(tài)分量都可以明顯看出泄漏特征，說明EEMD削弱了EMD中的模態(tài)混疊程度。

2 內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)特征提取

2.1 內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)近似熵特征提取

模態(tài)分解方法分解出的各個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)突出了數(shù)據(jù)的局部特征，每一個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)都隨著信號(hào)本身的變化而變化，近似熵ApEn主要度量每個(gè)內(nèi)稟模態(tài)信號(hào)中產(chǎn)生新模式的概率：

a. 信號(hào)進(jìn)行EEMD分解，得到若干個(gè)基本模式分量，選擇包含故障信息最多的前m個(gè)基本模式分量進(jìn)行特征提??；

b. 按照上述算法求這m個(gè)基本模式分量的近似熵值；

c. 將這m個(gè)基本模式分量的近似熵組成故障特征向量T=[ApEn1,ApEn2,…,ApEnm]。

2.2 EMD近似熵特征提取

對(duì)管道該狀態(tài)某一信號(hào)x(t)進(jìn)行EMD分解可以得到若干個(gè)IMF，從圖1可知前7個(gè)基本固有模態(tài)分量能充分體現(xiàn)泄漏信號(hào)特征，故取前7個(gè)基本模式分量的近似熵值A(chǔ)pEni(i=1,…,7)，將這7個(gè)基本模式分量的近似熵組成故障特征向量T=[ApEn1,ApEn2,…,ApEn7]。下面以狀態(tài)數(shù)據(jù)a1、b1、c1、d1、e1為例，得到近似熵特征值(表1)。

表1 EMD提取近似熵特征值表

2.3 EEMD近似熵特征提取

對(duì)管道該狀態(tài)某一信號(hào)x(t)進(jìn)行EEMD分解可以得到7個(gè)IMF，算法求這7個(gè)基本模式分量的近似熵值A(chǔ)pEni(i=1,…,7)，組成故障特征向量T=[ApEn1,…,ApEn7]。下面以狀態(tài)數(shù)據(jù)a1、b1、c1、d1、e1為例，得到近似熵特征值(表2)。

表2 EEMD提取近似熵特征值表

經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解后的各個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)突出了數(shù)據(jù)的局部特征，每一個(gè)內(nèi)稟模態(tài)函數(shù)都隨著信號(hào)本身的變化而變化，相應(yīng)的近似熵也會(huì)隨之變化。從表1、2中可以看出，各狀態(tài)近似熵特征值的差異比較大，可以很好地表征管道狀態(tài)，因此，將近似熵特征值作為SVM判斷管道狀態(tài)輸入。

3 特征提取分類效果對(duì)比分析

3.1 支持向量機(jī)分類應(yīng)用

由于實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)較少，因此采用多分類方法中的一對(duì)一多值分類器構(gòu)造方法，對(duì)經(jīng)驗(yàn)分解采集到的能量熵和近似熵進(jìn)行SVM分類。用7組進(jìn)行訓(xùn)練，3組進(jìn)行測(cè)試。分別采用線性核函數(shù)、多項(xiàng)式核函數(shù)、高斯徑向基函數(shù)RBF和多層感知器Sigmoid核函數(shù)方式對(duì)管道泄漏信號(hào)EEMD近似熵特征進(jìn)行分類訓(xùn)練和測(cè)試。保證其他參數(shù)不變，僅修改核函數(shù)的類型。

選擇不同核函數(shù)時(shí)訓(xùn)練集和測(cè)試集的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率見表3。

表3 各核函數(shù)訓(xùn)練集和測(cè)試集預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率對(duì)比

從表3中可以看到，線性核函數(shù)和Sigmoid核函數(shù)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較低，而RBF核函數(shù)和多項(xiàng)式核函數(shù)訓(xùn)練集預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率相當(dāng)，但從模型的泛化能力考慮，即同時(shí)衡量測(cè)試集預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，則RBF核函數(shù)性能最佳。因此，筆者采用RBF核函數(shù)進(jìn)行建模。

3.2 效果對(duì)比

支持向量機(jī)分類中應(yīng)用RBF核函數(shù)，懲罰因子C設(shè)為1，核函數(shù)的參數(shù)g設(shè)為0.1。將EMD和EEMD近似熵提取的特征向量組成特征向量組，分別作為SVM模式分類的輸入。EMD近似熵、EEMD近似熵特征提取方法效果對(duì)比見表4。

表4 EMD近似熵、EEMD近似熵特征提取方法效果比較

對(duì)表4分析可知，EEMD近似熵特征提取方法，無論在訓(xùn)練、還是在分類過程中，準(zhǔn)確率比EMD近似熵方法的要高。說明消弱模態(tài)混疊效應(yīng)后進(jìn)行近似熵提取特征，分類效果更佳。

4 結(jié)束語(yǔ)

本設(shè)計(jì)主要針對(duì)天然氣管道因泄漏檢測(cè)技術(shù)的不完善而引起的誤報(bào)、錯(cuò)報(bào)及漏報(bào)等問題，提出了一種管道泄漏檢測(cè)高準(zhǔn)確率的檢測(cè)方案。該方案主要將泄漏信號(hào)進(jìn)行EEMD固有模態(tài)分解，對(duì)各固有模態(tài)分量進(jìn)行近似熵提取特征，組成EEMD近似熵特征向量組作為SVM模式分類輸入進(jìn)行模式分類，實(shí)現(xiàn)可以檢測(cè)管道泄漏類型的專家系統(tǒng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和近似熵相結(jié)合對(duì)管道泄漏信號(hào)進(jìn)行提取特征的方法，分類效果更佳。

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