[发明专利]基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法

权利要求书

1.基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法，其特征在于，包括有如下步骤：

步骤1：制作管道测试件，所述管道测试件上存在有腐蚀缺陷和应力集中缺陷；

步骤2：扫描步骤1所得管道测试件，得到管道测试件中多个检测通道的磁记忆信号；

步骤3：分析并提取步骤2所得的管道测试件中多个检测通道磁记忆信号中各检测通道的形态特征量以及各检测通道的时域特征量；

步骤4：以步骤3所得的磁记忆信号中各检测通道的形态特征量、步骤3所得的磁记忆信号中各检测通道的时域特征量的不同组合作为输入，以已知的管道缺陷类型作为输出，构建形成多个支持向量机的管道缺陷识别模型。

2.根据权利要求1所述的基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法，其特征在于，还包括有：

步骤5：以步骤4所得的多个支持向量机的管道缺陷识别模型对油田现场管道进行管道缺陷识别分类，确定步骤4所得的多个支持向量机的管道缺陷识别模型的识别正确率。

3.根据权利要求1所述的基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法，其特征在于，所述步骤1具体可描述为：

使用一直线管道以及一直角弯管道焊接形成管道测试件；其中，直线管道上设置有至少两处圆孔腐蚀，每处圆孔腐蚀包含有至少3个肉眼可见的圆孔；所述圆孔的深度分为10级，最浅级圆孔深度为1mm，最深级圆孔深度为直线管道的管壁厚度；直角弯管道不经淬火处理，直角弯管道与直管段连接处存在应力。

4.根据权利要求1所述的基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法，其特征在于，所述步骤2具体可描述为：

使用接触式磁记忆检测仪采用打点计数的方式，采集得到管道测试件中多个检测通道的磁记忆信号。

5.根据权利要求1所述的基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法，其特征在于，步骤3所述各检测通道的形态特征量具体包括有：各检测通道缺陷段信号与X轴围成的面积、各检测通道缺陷段信号磁场梯度最大值、各检测通道缺陷段信号磁场梯度平均值。

6.根据权利要求1所述的基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法，其特征在于，步骤3所述各检测通道的时域特征量具体包括有：各检测通道缺陷段信号磁场强度平均值、各检测通道缺陷段信号磁场强度最大值、各检测通道缺陷段信号磁场强度最小值、各检测通道缺陷段信号磁场强度峰峰值、各检测通道缺陷段信号的能量。

7.根据权利要求1所述的基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法，其特征在于，步骤4在构建形成多个支持向量机的管道缺陷识别模型的过程中，选择高斯核函数作为管道缺陷识别模型的核函数。

8.根据权利要求2所述的基于支持向量机和磁记忆技术的管道缺陷分类方法，其特征在于，保留识别正确率不低于85%的支持向量机的管道缺陷识别模型作为有效的支持向量机的管道缺陷识别模型。