基于背景噪声降噪的管道阀门内漏量化检测

由于天然气管道阀门内漏声发射检测环境复杂、噪声干扰严重，极大地降低了阀门内漏流量 的检测精度。为此，提出一种基于背景噪声的小波包软阈值降噪处理方法，并通过对降噪处理后的 声发射信号采用基于支持向量回归（Support Vector Regression，SVR）方法进行输气管道阀门内漏 流量的量化回归预测。结果表明：采用基于背景噪声的小波包软阈值降噪方法能够获取较为纯净 的内漏源信号，降噪后获得内漏声发射信号信噪比为6.11。通过对小波包降噪处理后的特征参数进 行输气管道阀门内漏流量回归预测，结果优于未进行降噪处理的预测结果，且软阈值降噪预测结果 优于硬阈值预测结果，采用软阈值降噪的预测结果平均绝对比例误差为0.164，有效提高了阀门内漏 流量量化回归预测的准确度。（图4，表1，参20