一种漏磁检测数据重要数据段筛选方法与流程

本发明涉及一种漏磁检测数据重要数据段筛选方法。

背景技术：

漏磁检测曲线主要包含三种数据：

(1)管道缺陷数据。在管道缺陷处(如腐蚀，裂纹，沟槽等)，检测曲线具有较高的幅值；

(2)管道附件数据。在管道的附件处(如法兰、焊缝、支管、阀门、套管等)，检测曲线也会呈现起伏变化，但是这部分曲线有呈现固定的形式，可以轻易的将其与缺陷数据做出区分；

(3)健康数据。除了缺陷处和管道附件处以外，大部分的数据都是起伏很小相对平坦的曲线(去噪处理后基本平直)，这部分健康数据即是代表健康的管壁。

以上三类数据中，我们最关心的是缺陷数据，而管道附件数据可以用来辅助缺陷的定位，所以也是我们关心的数据。相应的，健康数据对我们来说则是无用数据，而且其在漏磁检测数据中占据了绝大多数，筛除这部分冗余数据将极大的减少数据存储量。为了便于叙述，我们将管壁有缺陷处、管道附件处采集到的漏磁检测数据称为“重要数据”；而无管道附件的完好区域采集的漏磁检测数据称为“非重要数据”。

本发明提出一种以分段漏磁曲线为基本单元的数据段重要性划分方法。该方法可以有效的筛选出重要的漏磁检测数据，筛选步骤简单，且不会发生漏判。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种筛除漏磁检测数据中的无用数据，保留重要数据，以大幅降低数据存储量的漏磁检测数据重要数据段筛选方法。

本发明的目的是这样实现的：

包括如下步骤：

(1)初始化：根据实际信号的特征，确定合适的数据分段长度n，动态范围阈值λ_Δ及能量阈值λ_E；

(2)读取数据分段x_n，计算动态范围Δ(x_n)。若Δ(x_n)≥λ_Δ，判定为IDS，x_n送入压缩环节，否则，执行步骤(3)；

(3)计算信号能量E(x_n)，若E(x_n)≥λ_E，判定为IDS，x_n送入压缩环节，若E(x_n)＜λ_E，则判定为UDS，仅记录x_n的位置和长度信息。

本发明以等间隔的分段漏磁曲线为基本单元，进行关于数据段的重要性划分。采用的是幅值动态范围Δ为主，信号能量E为辅的判据策略。只有当确认该分段及其相邻完全不包含“重要数据”时，称为“非重要数据段”(UDS)；而只要该分段包含有“重要数据”，无论多少，该分段及其相邻分段均视为“重要数据段”(IDS)。

本发明的有益效果在于：

为了尽量简化重要数据筛选的步骤，本发明提出以等间隔的分段漏磁曲线为基本单元，进行关于数据段的重要性划分。只有当确认该分段及其相邻完全不包含“重要数据”时，称为“非重要数据段”(Unnecessary Data Segment，简称UDS)；而只要该分段包含有“重要数据”，无论多少，该分段及其相邻分段均视为“重要数据段”(Important Data Segment，简称IDS)。对于UDS，我们仅存储该分段的位置信息编号，解压时该分段以幅值为0的直线代替；而IDS，则送入压缩环节进行数据压缩处理后再存储。

对于IDS和UDS的判别，本发明提出一种以幅值动态范围Δ为主，信号能量E为辅的判据策略。该判别策略既可以识别分段内起伏较大的漏磁数据段，又可以识别分段内起伏较小但信号能量较大的漏磁数据段，有效杜绝了漏判的可能。

附图说明

图1重要数据段判别示意图。

图2重要数据段筛选的原理示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述：

结合图1。在分段的漏磁检测数据上，本发明用来区分IDS和UDS的信号特征包括：幅值动态范围Δ和信号能量E。定义如下：

Δ(x_n)＝max(x_n)-min(x_n) \*MERGEFORMAT(1)

IDS通常具有较高的信号能量、较大的动态范围和幅值变化率，UDS则相反。IDS的动态范围通常较大，可以通过设定一个合适的阈值λ_Δ作为判决依据，如图1(a)所示。特殊情况下，若缺陷较长，其检测曲线跨度较大，而数据分段恰好位于图1(b)所示位置，此时，分段内信号幅值起伏较小，仅仅靠动态范围Δ的判决，会错误的舍弃掉这段重要数据，因此必须依靠信号能量E作为辅助判决依据。即在Δ＜λ_Δ时，若信号能量E较高，则认定为IDS，这里可以设定一个合适的能量阈值λ_E作为判决依据。即，本发明采用的是幅值动态范围Δ为主，信号能量E为辅的判据策略。

结合图2。漏磁检测数据的重要数据段的筛选步骤为：

步骤1：初始化：根据实际信号的特征，确定合适的数据分段长度n，动态范围阈值λ_Δ及能量阈值λ_E；

步骤2：读取数据分段x_n，计算动态范围Δ(x_n)。若Δ(x_n)≥λ_Δ，判定为IDS，x_n送入压缩环节，否则，执行步骤3；

步骤3：计算信号能量E(x_n)。若E(x_n)≥λ_E，判定为IDS，x_n送入压缩环节，若E(x_n)＜λ_E，则判定为UDS，仅记录x_n的位置和长度信息。