近年來,天然氣管道微小孔徑泄漏已成為威脅管道運(yùn)行的重要因素,若能準(zhǔn)確地識別泄漏孔徑的大小,將有助于安全運(yùn)營部門準(zhǔn)確估算泄漏的危害程度并做出相應(yīng)的措施來降低損失,因此對天然氣管道泄漏孔徑識別研究具有重要意義。本文以管道泄漏孔徑為研究對象,提出了基于一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對天然氣管道泄漏孔徑識別的方法。首先,論述了天然氣管道泄漏的研究背景,說明了對管道泄漏孔徑研究的重要意義;然后列舉了國內(nèi)外對天然氣管道泄漏檢測方面的研究現(xiàn)狀,分析了泄漏檢測所面臨的挑戰(zhàn)和機(jī)遇;接著闡述了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)和特性,并對深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和訓(xùn)練過程進(jìn)行了詳細(xì)的分析;最后對深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中防止過擬合處理進(jìn)行了總結(jié)。針對管道泄漏孔徑識別面臨原始數(shù)據(jù)冗余量大、特征提取及分類過度依賴先驗(yàn)知識和系統(tǒng)實(shí)時(shí)性要求高等問題,提出了一種將壓縮感知與深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的泄漏孔徑識別方法。首先利用隨機(jī)高斯矩陣對原始泄漏信號進(jìn)行壓縮采集,以較少的壓縮感知域數(shù)據(jù)獲取絕大部分泄漏信息;然后構(gòu)建出深度一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將壓縮采集數(shù)據(jù)送入網(wǎng)絡(luò)中實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)特征提取及高準(zhǔn)確度的泄漏孔徑識別;最后對影響網(wǎng)絡(luò)性能的主要參數(shù)進(jìn)行了深入的分析。實(shí)... 

【文章來源】：燕山大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：61 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

卷積層運(yùn)算過程圖

第2章一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理-9-況下降低網(wǎng)絡(luò)輸出的維度，加速網(wǎng)絡(luò)擬合過程，池化運(yùn)算過程如圖2-2所示。圖2-2池化運(yùn)算過程圖如上圖所示，將輸入數(shù)據(jù)根據(jù)窗長和步長切分成若干個數(shù)組，數(shù)組之間通常是不重疊的，然后對每個數(shù)組內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行池化操作，其池化計(jì)算過程如式(2-2)所示：()(p1)(x,x...)iipilllzg（2-2）式中()xipl表示第l層第i個數(shù)組區(qū)域中第p個數(shù)值，g是表示最大池化函數(shù)或者均值池化函數(shù)，ilz表示第l層第i個數(shù)組池化后輸出結(jié)果。2.2.3全連接層在深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，使用多個卷積層和池化層進(jìn)行層級式提取，然后將將最后卷積層或池化層輸出的特征向量展平（Flatten）為一維，使用全連接層將上層輸出的特征連接在一起，其中全連接也是一種特殊的卷積運(yùn)算[45]。全連接層示意圖如圖2-3所示。圖2-3全連接層示意圖全連接層每個節(jié)點(diǎn)與上一層所有節(jié)點(diǎn)進(jìn)行連接，然后通過激活函數(shù)softmax對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。全連接層計(jì)算過程如式(2-3)所示：

第2章一維卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理-9-況下降低網(wǎng)絡(luò)輸出的維度，加速網(wǎng)絡(luò)擬合過程，池化運(yùn)算過程如圖2-2所示。圖2-2池化運(yùn)算過程圖如上圖所示，將輸入數(shù)據(jù)根據(jù)窗長和步長切分成若干個數(shù)組，數(shù)組之間通常是不重疊的，然后對每個數(shù)組內(nèi)數(shù)據(jù)進(jìn)行池化操作，其池化計(jì)算過程如式(2-2)所示：()(p1)(x,x...)iipilllzg（2-2）式中()xipl表示第l層第i個數(shù)組區(qū)域中第p個數(shù)值，g是表示最大池化函數(shù)或者均值池化函數(shù)，ilz表示第l層第i個數(shù)組池化后輸出結(jié)果。2.2.3全連接層在深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，使用多個卷積層和池化層進(jìn)行層級式提取，然后將將最后卷積層或池化層輸出的特征向量展平（Flatten）為一維，使用全連接層將上層輸出的特征連接在一起，其中全連接也是一種特殊的卷積運(yùn)算[45]。全連接層示意圖如圖2-3所示。圖2-3全連接層示意圖全連接層每個節(jié)點(diǎn)與上一層所有節(jié)點(diǎn)進(jìn)行連接，然后通過激活函數(shù)softmax對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行分類。全連接層計(jì)算過程如式(2-3)所示：


本文編號：3549649