石油管道運(yùn)輸在保障工業(yè)和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)能源的需求方面起到了重要的作用。當(dāng)管道泄漏發(fā)生以后,泄漏的石油產(chǎn)品不僅會(huì)造成環(huán)境污染,也會(huì)給企業(yè)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)損失。因此,管道泄漏檢測(cè)技術(shù)在節(jié)約自然資源、保護(hù)自然環(huán)境和人民生命安全、保障國(guó)家財(cái)產(chǎn)安全等方面都具有著重要的意義。同時(shí),管道泄漏檢測(cè)技術(shù)的發(fā)展可以減少企業(yè)的經(jīng)濟(jì)損失,提高企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力。首先,論文研究了基于小波變換的輸油管道泄漏多源信號(hào)去噪方法。小波分析是一種信號(hào)分析的時(shí)域和頻域的分析方法,這種分析方法具有可以調(diào)節(jié)的時(shí)間分析窗和頻率分析窗。在應(yīng)用于低頻率信號(hào)分析過(guò)程中,其時(shí)間窗可以很大,并且同時(shí)具備很高的頻率分辨特性;反過(guò)來(lái)在分析高頻率信號(hào)的過(guò)程中,其時(shí)間窗很小,頻率分辨率也變低。通常低頻率的信號(hào)往往持續(xù)的時(shí)間較長(zhǎng),而高頻率的信號(hào)則存在較短的時(shí)間,這恰巧與小波變換特性相對(duì)應(yīng),因此小波分析的方法適用于常態(tài)信號(hào)的分析,然后通過(guò)采集到的壓力和流量信號(hào)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)檢測(cè)了去噪效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明小波去噪達(dá)到了很好的效果。其次,論文研究了基于最小二乘支持向量機(jī)和極限學(xué)習(xí)機(jī)算法多源信息融合的管道泄漏檢測(cè)方法。實(shí)驗(yàn)所用的多源信號(hào)來(lái)自于某成品油輸送管線兩工作站A-B間的實(shí)...

【文章頁(yè)數(shù)】：63 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外管道運(yùn)輸發(fā)展現(xiàn)狀
    1.3 管道運(yùn)輸存在的問(wèn)題
    1.4 管道泄漏檢測(cè)方法的研究現(xiàn)狀
        1.4.1 聲波法
        1.4.2 質(zhì)量平衡法
        1.4.3 負(fù)壓波法
    1.5 論文主要工作及結(jié)構(gòu)
2 輸油管道多源信息采集與預(yù)處理方法研究
    2.1 輸油管道工藝背景及多源信息采集
    2.2 多源信號(hào)泄漏檢測(cè)的特征提取方法研究
    2.3 基于小波變換的多源信號(hào)去噪方法研究
        2.3.1 連續(xù)小波變換
        2.3.2 離散小波變換
        2.3.3 小波閾值去噪
    2.4 管道泄漏信號(hào)的小波去噪實(shí)驗(yàn)
    2.5 小波包去噪
    2.6 本章小結(jié)
3 基于最小二乘支持向量機(jī)信息融合的管道泄漏檢測(cè)方法研究
    3.1 支持向量機(jī)(SVM)原理介紹
    3.2 最小二乘支持向量機(jī)(LS-SVM)算法
    3.3 基于LS-SVM信息融合的管道泄漏檢測(cè)實(shí)驗(yàn)
        3.3.1 LS-SVM信息融合管道泄漏檢測(cè)方法的實(shí)現(xiàn)
        3.3.2 管道泄漏實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.4 本章小結(jié)
4 基于極限學(xué)習(xí)機(jī)信息融合的管道泄漏檢測(cè)方法研究
    4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
        4.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
        4.1.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
    4.2 極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)算法
    4.3 基于ELM信息融合的管道泄漏檢測(cè)實(shí)驗(yàn)
        4.3.1 ELM信息融合管道泄漏檢測(cè)方法的實(shí)現(xiàn)
        4.3.2 管道泄漏實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    4.4 本章小結(jié)
結(jié)論
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表學(xué)術(shù)論文情況
致謝



本文編號(hào)：3920599