CN119379678B 一种压力管道腐蚀在线监测方法及系统 （宁波市特种设备检验研究院）

本发明提供一种压力管道腐蚀在线监测方输入多核极限学习机判别器判断高危腐蚀区域2基于迭代最近点算法，将所述腐蚀概率分布图与预先获取的管道设在所述高危腐蚀区域的周围，布设自校准声发射传感器阵获取压力管道内壁的三维点云数据，按照预设的体素数量，将所述遍历所述八叉树的所有非空叶子节点，确定第三操作当前节点，计算第经过删除操作，得到有效非空叶子节点，获取所述有效非空3对最优特征提取尺度集合中每个尺度对应的球邻域子点云，通过将所述多尺度几何特征描述子映射到高维流形空间，通过局部多尺度几何特征描述子为输入，学习所述高维流形空间与原始特征空间之间的映射关系，得到所述多尺度几何特征描述子在所述高维流形空间中的坐标；在所述高维流形空间中，将所述几何特征散射矩阵输入预训练的多尺度融合孪生网在每个所述卷积子网络中，采用多个卷积层和池化层的堆叠，通过反向传播和梯度下降算法，最小化所述对比度损失函数，调整所基于训练好的所述多尺度融合孪生网络，对管道内壁进行密集采样，计算每个所述特征向量与已知腐蚀区域特征向量的平均欧氏;4将所述腐蚀区域轮廓点集和所述管道中心线点集输入迭代最近根据当前刚体变换矩阵，将所述腐蚀区域轮廓点集变换到所述基于变换后的腐蚀区域轮廓点集中的每一个点，在所述管道中心基于最小二乘法，以变换后的腐蚀区域轮廓点集与管道中心线点如果所述距离误差大于预设的误差阈值，以所述最优变换矩阵更新当前刚体变换矩基于预设的腐蚀概率阈值，从配准后的腐蚀概率分布图中提取腐蚀超6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述传感器腐蚀信号进行变分模态分对所述传感器腐蚀信号进行变分模态分解，将所述传感器腐蚀信号对所述腐蚀特征本征函数分量进行时频分析，得到时频表示矩阵，利将所述降维特征矩阵输入字典学习算法，基于预设的初始字典矩阵基于预先获取的管道材料声学色散曲线，采用最小二乘法拟合色散5第二单元，用于基于迭代最近点算法，将所述腐蚀概第三单元，用于在所述高危腐蚀区域的周围，布设自校准声其中，所述处理器被配置为调用所述存储器存储的指令，以执行序指令被处理器执行时实现权利要求1至66[0001]本发明涉及管道监测技术领域，尤其涉及一种压力管道腐蚀在线监测方法及系[0005]本发明提供一种压力管道腐蚀在线监测方法及系统，能够解决现有技术中的问[0009]基于迭代最近点算法，将所述腐蚀概率分布图与预先获取的管道设计图进行配78[0037]基于迭代最近点算法，将所述腐蚀概率分布图与预先获取的管道设计图进行配9[0048]对所述传感器腐蚀信号进行变分模态分解，提取腐蚀特对所述本征函数分量进行稀疏化表征，结合管道材料的声学色散特性构建色散补偿矩阵，[0071]图1为本发明实施例一种压力管道腐蚀在线监测方法的流[0083]将当前节点的点云数量与预设的节点点云阈值进行比较：如果点云数量大于阈[0091]将节点点云密度与预设的密度阈值进行比较：如果节点[0102]所述Betti数具体是指拓扑学中用于描述拓扑空间中孔洞的数量的一组数字。[0110]将多尺度几何特征描述子映射到高维流形空间。选择一更高效地分析和识别管道内壁的结构特征；将多尺度几何特征描述子映射到高维流形空[0134]S102.基于迭代最近点算法，将所述腐[0147]将腐蚀区域轮廓点集和管道中心线点集输入到迭代最近点算法中，进行点集配蚀区域轮廓点集变换到管道中心线点集所在的坐标系下，得到变换后的腐蚀区域轮廓点[0151]基于预设的腐蚀概率阈值，从配准后的腐蚀概率分布图中提取出腐蚀超限区[0153]对腐蚀超限区域和管道应力集中区域进行叠加分析，找到两个区域的重合部[0155]S103.在所述高危腐蚀区域的周围，布[0171]在本实施例中，通过变分模态分解将复杂的腐蚀信号分[017