一种基于XGBoost算法的超长小径薄壁吸热器管道损伤类型识别方法

一种基于XGBoost算法的超长小径薄壁吸热器管道损伤类型识别方法摘要：本发明提出了一种基于XGBoost算法的超长小径薄壁吸热器管道损伤类型识别方法，其具体实施步骤如下：S1：构建超长小径薄壁吸热管的损伤波形数据库；S2：构建XGBoost算法模型，并依据该模型进行参数训练；S3：在待测吸热管上安装超声导波检测系统；S4：使用安装的超声导波检测系统发射超声导波信号并接收回波信号，得到不同损伤类型对应的超声导波回波信号；S5：将S4中获得的超声导波回波信号转换为离散形式；S6：将S5得到的离散超声导波回波信号输入到S2训练好的XGBoost模型中，获取输出结果，并根据结果实现对超长小径薄壁吸热管的损伤类型的识别和判定。本发明能够准确识别光热储能塔式太阳能吸热管工作过程中产生的部分典型损伤形式或缺陷类型，从而为光热储能项目的高质量、高效率及安全可靠的运维提供强有力的支持。