刘金海
- 作品数：48 被引量：183H指数：8
- 供职机构：东北大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术石油与天然气工程机械工程金属学及工艺更多>>
- 三轴向漏磁测量传感器设计及在管道无损检测中的应用
- 针对油气输送管道需要的无损检测技术需求,设计了一种采用高灵敏度霍尔元件研制的三轴向漏磁测量传感器.传感器外壳采用不锈钢材料,并进行耐磨损表面处理;信号处理电路采用高放大倍数的仪用放大器进行弱信号的处理,具有较高的灵敏度和...
- 李洪儒刘金海王晓雯郑强白玉学
- 关键词：油气输送管道无损检测信号处理电路
- 文献传递
- 基于Markov特征的油气管道泄漏检测与定位方法被引量：15
- 2017年
- 针对传统的基于压力信号的管道泄漏检测方法误报率和漏报率偏高,同时定位误差较大的缺点,设计了一种基于Markov特征的管道泄漏检测与定位方法。首先,将管道压力数据构造为Markov链的形式,并提取其动态特征;然后,将所提取的特征应用于Neyman-Pearson异常检测方法之中,检测全部压力数据样本的状态,并对检测到的异常样本进行同源信号匹配,修正检测结果;最后,将相似性定位方法与连续小波定位方法结合,确定管道首末两端响应压力变化的时间差,并根据管道长度和压力波传输速度等信息,对泄漏源定位。所提方法能应用于小泄漏和缓慢泄漏的检测与定位,易于实现,误报率与漏报率显著降低,定位精度提高。通过对历史数据的分析,验证了所提方法的可行性和有效性。
- 刘金海臧东汪刚
- 关键词：油气管道MARKOV链
- 基于粒子滤波算法的电力系统短期负荷预测研究被引量：2
- 2011年
- 针对电力系统短期负荷随机性和偶然性较大,使得传统的卡尔曼滤波或者扩展卡尔曼算法不能发挥最优的滤波效果的问题,建立了基于粒子滤波算法的负荷预测模型,并讨论了参数选择对预测结果的影响,给出了优化的状态参数选择区间。通过对仿真验证了本文方法的有效性,最后将本文的方法与卡尔曼滤波算法进行了对比仿真,仿真结果证明本文提出的方法具有更好的预测性能。
- 李凯刘金海陆岩
- 关键词：电力系统短期负荷预测粒子滤波卡尔曼滤波
- 输油管道压力时间序列混沌特性研究被引量：11
- 2008年
- 为了找出输油管道压力波动的内在动态特征,采用非线性的分析方法探讨了实测输油管道压力波动中存在混沌动态特性的可能性.以6个典型的输油管道压力实测数据集为研究对象,重构相空间、求得了分形维数和Lyapunov指数谱、验证了数据的平稳性和非线性.通过对所得结果的分析,从理论上证明了输油管道压力信号具有严格混沌动态特性.为基于输油管道压力时间序列的研究提供了混沌理论基础.
- 刘金海张化光冯健
- 关键词：LYAPUNOV指数分形维数混沌
- 一种改进的Lyapunov指数谱算法及应用研究被引量：2
- 2009年
- 提出了改进的Darbyshire-Broomhead(D-B)Lyapunov指数谱算法,通过互信息函数确定嵌入延迟,利用伪近邻法(False Nearest Neighbors,FNN)确定最佳嵌入维,从而确定了Lyapunov指数的个数,克服了原算法排除可疑指数过程中容易引起过多或过少的指数的缺点,然后再根据简化D-B理论计算出整个序列的Lyapunov指数。分别对含有噪声和不含有噪声的Lorenz时间序列仿真对比验证了该算法的有效性及稳定性。最后利用该算法对输油管道压力时间序列进行了Lyapunov指数的计算并分析出该时间序列具有混沌特征。
- 刘金海冯健杨东升
- 关键词：相空间重构LYAPUNOV指数谱LORENZ混沌
- 基于三轴融合的漏磁内检测数据缺陷反演方法研究被引量：8
- 2021年
- 在管道漏磁检测中,缺陷反演是管道故障诊断的核心部分。考虑漏磁信号的复杂性以及管道环境的多变性,常用的缺陷反演方法多采用传感器单轴信息,从而导致缺陷反演面临缺陷估计尺寸精度低、模型通用性差的问题,难以满足实际应用需求。本文提出基于三轴融合的漏磁内检测数据缺陷反演算法,显著提高漏磁缺陷反演精度。该方法主要由两部分组成,首先,利用提出的加权随机森林算法分别实现单轴信号的缺陷反演;其次,通过本文设计的模糊推理系统实现三轴反演结果决策融合,进而得到精确的缺陷估计尺寸。最后,通过仿真数据与实际管道数据实现该方法的评估。实验结果表明,该方法缺陷反演的长度精度提升23%,宽度精度提升13%,深度精度提升14.7%,具有较好的实验效果。
- 卢森骧神祥凯张俊楠刘金海赵可天
- 关键词：漏磁检测模糊推理
- 基于压力时间序列的输油管道在线泄漏故障诊断算法被引量：5
- 2009年
- 针对输油管道中的泄漏问题提出一种基于混沌特性的输油管道压力时间序列在线故障诊断算法.该算法通过重构时间序列的相空间,求得输油管道压力序列的嵌入维为5维,嵌入延迟为4.以5维重构向量作为神经网络模型的输入,先离线训练网络,得到初始参数,然后在线训练神经网络模型,实现网络模型权值在线调整,从而实现实时对故障信号的检测.通过对实测数据的仿真表明本算法可以检测压力故障,证明了本算法在实际中的有效性.
- 刘金海张化光冯健
- 关键词：输油管道相空间重构神经网络
- 基于数据驱动的管道云边协同泄漏检测方法
- 2023年
- 随着管道运输规模的不断扩大和泄漏检测流程的日趋复杂,管道泄漏检测系统中数据采集、传输和处理等任务难度呈几何级数上升.鉴于此,针对基于数据驱动的管道云边协同泄漏检测方法展开研究,首先针对系统在数据获取方面中压力数据采集量大、数据之间存在冗余的问题,提出一种自适应数据压缩与采集算法;然后依据云边协同调度策略的需求,对云边协同系统中各个环节进行任务细粒度划分,并根据划分后子任务的计算时延和传输时延提出云边协同下管道泄漏检测系统的任务拓扑模型;最后将系统的优化目标定义为在任务执行时间限制下的边缘控制器利用率,进而通过遗传算法求解时间限制下的最优调度策略.仿真分析验证了管道云边协同泄漏检测方法的有效性,所提出方法可以实现管道泄漏事件快速报警.
- 马大中王天彪胡旭光刘羽洋刘金海
- 关键词：管道泄漏检测数据驱动数据压缩数据采集遗传算法
- 基于模糊最小-最大神经网络的输油管道泄漏故障诊断方法被引量：1
- 2011年
- 提出一种基于模糊最小-最大神经网络的输油管道泄漏故障诊断方法。该方法将管道压力特征作为模糊最小-最大神经网络的输入,通过模糊最小-最大神经网络的输出判断管道是否发生泄漏,并且针对实测数据含有噪声和测量误差的情况,设计一种可以有效处理实测数据的隐含节点函数。通过对管道试验系统实测数据的验证,本文方法可以有效检测管道泄漏故障。
- 刘金海冯健
- 关键词：故障诊断管道运输实测数据
- 东北大学无损检测实验室2022年度进展
- 2023年
- 1实验室概况,东北大学信息科学与工程学院无损检测实验室创立于2002年,目前由5名教授(张化光博士、冯健博士、刘金海博士、汪刚博士、马大中博士)、3名讲师(刘秀博士、吴振宁博士、卢森骧博士)和100余名博士、硕士研究生组成。团队依托“流程工业综合自动化”国家重点实验室、“流程工业数字化”仪表教育部工程研究中心、“计算机软件”国家工程研究中心、“材料电磁过程研究”教育部重点实验室、“材料先进制备技术”教育部工程研究中心、东北地区超算中心,是东北大学的学术科研带头团队。
- 肖奇刘金海刘金海卢森骧汪刚徐行卢森骧
- 关键词：硕士研究生信息科学计算机软件学术科研无损检测
