[发明专利]一种油气管道凹坑的检测方法及检测装置

权利要求书

1.一种油气管道凹坑的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：

获取采用样本数据训练完成的径向基函数神经网络，所述样本数据包括样本管道的第一弯曲应变数据和与所述第一弯曲应变数据相对应的所述样本管道的第一凹坑深度数据，所述第一弯曲应变数据通过所述样本管道的采样区域获取，所述采样区域是通过检测所述样本管道的形变区域的应变值和所述形变区域沿所述样本管道的长度方向的长度中的至少一项得到的，所述形变区域的沿所述样本管道的长度方向的长度大于12m，所述形变区域的应变值大于0.125％，所述第一弯曲应变数据包括最大应变峰值和所述最大应变峰值两端的翘曲量，以及所述最大应变处对应的弯曲长度和所述最大应变的两端处对应的翘曲长度，所述径向基函数神经网络是以所述第一弯曲应变数据为输入值，以所述第一凹坑深度数据为输出值训练得到的；

获取待检测管道的第二弯曲应变数据；

将所述第二弯曲应变数据作为训练完成的所述径向基函数神经网络的输入值，以得到待检测管道的第二凹坑深度数据。

2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述获取采用样本数据训练完成的径向基函数神经网络，包括：

求取所述径向基函数神经网络的求解参数，所述径向基函数神经网络包括输入层、隐含层和输出层，所述求解参数包括所述径向基函数神经网络的基函数的中心和方差以及所述隐含层和所述输出层之间的神经元的连接权值。

3.根据权利要求2所述的检测方法，其特征在于，所述基函数的中心通过K均值聚类方法求取。

4.根据权利要求3所述的检测方法，其特征在于，求取所述基函数的中心，包括：

在所有所述样本数据中随机选取h个所述第一弯曲应变数据和与所述第一弯曲应变数据相对应的所述第一凹坑深度数据，并将选取的所述第一弯曲应变数据和所述第一凹坑深度数据作为多个聚类中心，h为正整数；

将没有被选取的所述样本数据以各个聚类中心为中心进行分类，以得到多个聚类集合，分类是根据最近邻规则进行的；

分别计算每个聚类集合的平均值，如果计算出的平均值与对应的聚类中心相同，则与聚类集合的平均值相同的聚类中心为所述径向基函数神经网络的所述基函数的中心；如果计算出的平均值与对应的聚类中心不同，则将计算出的平均值作为聚类集合的新的聚类中心，并再次计算聚类集合的平均值，直至计算出的平均值与对应的聚类中心相同。

5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述将没有被选取的所述样本数据以各个聚类中心为中心进行分类，包括：

将没有被选取的所述样本数据分配给距离自身欧氏距离最小的一个聚类中心，从而形成多个聚类集合。