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基于优化支持向量机的管道安全威胁事件识别
作者姓名:刘路  李新民  何岚  周琰  孙巍  田孝忠
作者单位:中国石油管道科技研究中心油气管道输送安全国家工程实验室;中国石化管道储运公司黄岛油库;中国石油天然气管道科学研究院
摘    要:如何有效识别人工挖掘、机械挖掘和车辆经过等油气管道安全威胁事件,对基于相干瑞利的管道光纤安全预警系统至关重要。提出一种基于优化支持向量机的管道安全威胁事件识别方法,对管道光纤安全预警系统采集到的管道沿线振动信号进行分析,提取各频段的归一化能量与信号持续时间作为特征向量,利用人工蜂群算法对支持向量机的惩罚因子和核函数参数进行优化,采用优化后的支持向量机对特征进行分类。在港枣成品油管道开展安全试验,获得了90.7%的分类正确率,证明了该方法的有效性和工程应用价值。

关 键 词:油气管道  安全  支持向量机  人工蜂群算法  参数优化
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