【摘 要】
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针对矿浆管道工况调整给泄漏检测带来的干扰,准确提取泄漏信号的特征量是降低泄漏误报、漏报的关键。提出了一种基于经验模态分解（EMD）与变量预测模型（VPMCD）的泄漏检测方法。将
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道输送工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51169007）
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针对矿浆管道工况调整给泄漏检测带来的干扰,准确提取泄漏信号的特征量是降低泄漏误报、漏报的关键。提出了一种基于经验模态分解（EMD）与变量预测模型（VPMCD）的泄漏检测方法。将压力信号分解为若干个本征模函数（IMF）分量,得到能够准确反映工况特征的局部Hilbert能量谱,并作为特征值向量,通过VPMCD分类器建立泄漏识别模型。方法应用于泄漏检测中,实验结果表明：矿浆管道在正常运行、泄漏和工况调整状态下,识别率达到95%,并综合分析流量信号,提高了泄漏检测精度。
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