本文關(guān)鍵詞：管道泄漏的聲學(xué)檢測方法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：在運(yùn)輸行業(yè)日新月異的今天,管道以其運(yùn)輸效率高、運(yùn)營成本低、供給穩(wěn)定的特點(diǎn)成為了當(dāng)今五大基本運(yùn)輸方式之一,成為了社會的重要組成部分。然而,由于管道系統(tǒng)自身的磨損、腐蝕以及在外界環(huán)境的影響下,管道泄漏時(shí)有發(fā)生。管道鋪設(shè)錯(cuò)綜復(fù)雜、地面條件限制,導(dǎo)致管道泄漏不能夠及時(shí)的發(fā)現(xiàn),這嚴(yán)重干擾了管道運(yùn)輸?shù)恼９ぷ?帶來了嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失和惡劣的社會、環(huán)境效應(yīng)。因此,快速高效的判斷出管道泄漏點(diǎn)的信息,迅速的尋找出泄漏源的位置,保證管道的正常運(yùn)行,成為管道泄漏檢測研究的新的巨大的挑戰(zhàn)。本文搭建了基于聲發(fā)射技術(shù)的二氧化碳管道泄漏信號檢測平臺,通過理論分析、數(shù)據(jù)仿真和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,對實(shí)驗(yàn)平臺上采集的管道泄漏檢測信號特征進(jìn)行了分析,提出基于小波變換和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的管道泄漏信號定位方法。根據(jù)聲發(fā)射信號的時(shí)頻特征,研究了突發(fā)型信號和連續(xù)型信號的信號特征及相應(yīng)信號處理方法。針對不同管道內(nèi)氣體壓力的泄漏聲信號特征,研究了小波變換的多尺度分解算法及去噪方法,重點(diǎn)研究了基于小波包的管道泄漏信號特征向量提取方法。將小波包提取的幾種泄漏特征信號構(gòu)成向量組,作為RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,建立基于小波變換與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的管道泄漏定位模型。通過二氧化碳管道泄漏的檢測平臺所獲得的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù),在不同泄漏壓力下,驗(yàn)證該模型的有效性和正確性,為不斷探索管道泄漏問題,實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的定位,提供理論依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：管道泄漏 聲發(fā)射 小波變換 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：U178
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 緒論11-21
• 1.1 選題背景及其意義11-12
• 1.2 管道泄漏檢測的技術(shù)與方法12-18
• 1.2.1 管道泄漏的硬件檢測方法13-14
• 1.2.2 管道泄漏的軟測量方法14-15
• 1.2.3 檢測方法的評價(jià)15-16
• 1.2.4 聲發(fā)射檢測技術(shù)及其特點(diǎn)16-18
• 1.3 聲發(fā)射技術(shù)國內(nèi)外研究現(xiàn)狀18-20
• 1.3.1 國外研究及發(fā)展?fàn)顩r18-19
• 1.3.2 國內(nèi)研究及發(fā)展?fàn)顩r19-20
• 1.4 論文的研究目的和主要研究內(nèi)容20-21
• 第二章 基于聲發(fā)射技術(shù)的管道泄漏檢測實(shí)驗(yàn)平臺21-27
• 2.1 實(shí)驗(yàn)臺介紹21-22
• 2.2 傳感器的介紹22-23
• 2.3 采集設(shè)備介紹23-26
• 2.4 本章小結(jié)26-27
• 第三章 聲發(fā)射技術(shù)的管道泄漏檢測原理27-36
• 3.1 聲發(fā)射信號的特征分析和信號處理27-33
• 3.1.1 聲發(fā)射波的產(chǎn)生機(jī)理27-28
• 3.1.2 發(fā)射信號的特征分析28-31
• 3.1.3 聲發(fā)射信號的處理方法31-33
• 3.2 聲發(fā)射源定位33-34
• 3.3 聲發(fā)射定位模型建立34-35
• 3.4 本章小結(jié)35-36
• 第四章 基于小波變換的泄漏信號提取特征36-48
• 4.1 引言36
• 4.2 小波的理論36-38
• 4.3 小波變換38-40
• 4.4 小波的多尺度分析40-42
• 4.5 小波去噪42-44
• 4.5.1 小波去噪原理42-43
• 4.5.2 小波閾值去噪方法43-44
• 4.6 小波泄漏信號的特征提取44-47
• 4.6.1 小波包變換44-45
• 4.6.2 小波包的重構(gòu)與分解45-46
• 4.6.3 小波包特征向量的提取46-47
• 4.7 本章小結(jié)47-48
• 第五章 基于小波變換和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的管道泄漏定位方法48-68
• 5.1 引言48-49
• 5.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)49-53
• 5.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹49
• 5.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)49-50
• 5.2.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法50-51
• 5.2.4 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法權(quán)值的確定51-53
• 5.3 基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的管道泄漏定位步驟53-54
• 5.4 基于小波變換和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泄漏定位模型54-55
• 5.5 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的采集55-58
• 5.6 實(shí)驗(yàn)的仿真實(shí)例58-67
• 5.6.1 基于互相關(guān)性的管道泄漏定位58-61
• 5.6.2 基于小波變換和RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的管道泄漏定位61-66
• 5.6.3 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的分析66-67
• 5.7 本章小結(jié)67-68
• 第六章 總結(jié)與展望68-69
• 6.1 總結(jié)68
• 6.2 展望68-69
• 參考文獻(xiàn)69-74
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的論文及其它成果74-75
• 致謝75

【相似文獻(xiàn)】

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