基于數(shù)據(jù)挖掘的供熱管網(wǎng)泄漏診斷研究
發(fā)布時間:2024-01-23 19:03
管網(wǎng)運輸作為一種常見的輸送方式,在石油、天然氣、供熱、供水等方面都具有獨特的優(yōu)勢。目前,我國城市化建設(shè)迅速,城市管網(wǎng)交錯并行,新舊不一,管件、設(shè)備較多,而原有供熱管網(wǎng)多為直埋鋪設(shè),很難滿足安全要求,無法做到定期排查,極易突發(fā)爆管泄漏,造成能源和資源的極大浪費。本文依托數(shù)據(jù)挖掘方法、信號處理技術(shù)、統(tǒng)計學(xué)等現(xiàn)代化工具對供熱管網(wǎng)泄漏診斷問題進行研究。首先,根據(jù)供熱管網(wǎng)特點自行設(shè)計和搭建實驗臺,4個泄漏管段設(shè)置泄漏點L2,L3,L4,L5,選取節(jié)點壓力信號作為研究對象;針對壓力信號數(shù)據(jù)清理問題,驗證了線性插值法和粒子群診斷法可有效解決數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)異常問題;針對壓力信號數(shù)據(jù)含噪問題,分析了信號噪聲來源,并采用離散小波變換(DWT),驗證了固定閾值、適應(yīng)遞推SURE熵閾值、極大極小熵閾值三種閾值形式的去噪效果;重點分析了常用小波函數(shù)Haar小波、db8小波、Sym8小波、coif5小波和Bior6.8小波,得到了常用小波函數(shù)去噪效果規(guī)律。其次,針對壓力信號混頻問題,采用EMD方法分解原始壓力信號,研究單一基本模態(tài)分量IMF,驗證了EMD方法有效解決信號混頻問題;針對EMD分解存在模態(tài)混疊問題,引...
【文章頁數(shù)】:74 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀
1.2.2 管網(wǎng)泄漏診斷理論現(xiàn)狀
1.2.3 管網(wǎng)泄漏診斷方法與系統(tǒng)
1.3 本文的主要研究工作
第2章 供熱管網(wǎng)泄漏信號采集與處理
2.1 引言
2.2 實驗臺簡介
2.3 信號數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.3.1 信號數(shù)據(jù)預(yù)處理的必要性
2.3.2 信號數(shù)據(jù)的選擇
2.3.3 信號數(shù)據(jù)的清理
2.3.4 信號數(shù)據(jù)的去噪
2.4 本章小結(jié)
第3章 供熱管網(wǎng)泄漏信號特征提取
3.1 引言
3.2 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解
3.2.1 瞬時頻率
3.2.2 基本模態(tài)分量
3.2.3 EMD經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解
3.2.4 EEMD總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解
3.2.5 EMD和EEMD仿真實驗分析
3.3 熵理論
3.3.1 常用熵
3.3.2 樣本熵的應(yīng)用研究
3.4 基于EEMD的樣本熵特征提取研究
3.5 本章小結(jié)
第4章 基于聚類分析的泄漏管段診斷
4.1 引言
4.2 聚類分析
4.2.1 聚類方法分類
4.2.2 K-Means聚類算法
4.3 泄漏管段診斷分析實驗
4.3.1 實驗數(shù)據(jù)分析
4.3.2 泄漏管段診斷流程
4.4 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
5.1 結(jié)論
5.2 展望
參考文獻
攻讀碩士期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝
本文編號:3883199
【文章頁數(shù)】:74 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第1章 緒論
1.1 研究背景及意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 數(shù)據(jù)挖掘研究現(xiàn)狀
1.2.2 管網(wǎng)泄漏診斷理論現(xiàn)狀
1.2.3 管網(wǎng)泄漏診斷方法與系統(tǒng)
1.3 本文的主要研究工作
第2章 供熱管網(wǎng)泄漏信號采集與處理
2.1 引言
2.2 實驗臺簡介
2.3 信號數(shù)據(jù)預(yù)處理
2.3.1 信號數(shù)據(jù)預(yù)處理的必要性
2.3.2 信號數(shù)據(jù)的選擇
2.3.3 信號數(shù)據(jù)的清理
2.3.4 信號數(shù)據(jù)的去噪
2.4 本章小結(jié)
第3章 供熱管網(wǎng)泄漏信號特征提取
3.1 引言
3.2 經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解
3.2.1 瞬時頻率
3.2.2 基本模態(tài)分量
3.2.3 EMD經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解
3.2.4 EEMD總體經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解
3.2.5 EMD和EEMD仿真實驗分析
3.3 熵理論
3.3.1 常用熵
3.3.2 樣本熵的應(yīng)用研究
3.4 基于EEMD的樣本熵特征提取研究
3.5 本章小結(jié)
第4章 基于聚類分析的泄漏管段診斷
4.1 引言
4.2 聚類分析
4.2.1 聚類方法分類
4.2.2 K-Means聚類算法
4.3 泄漏管段診斷分析實驗
4.3.1 實驗數(shù)據(jù)分析
4.3.2 泄漏管段診斷流程
4.4 本章小結(jié)
第5章 結(jié)論與展望
5.1 結(jié)論
5.2 展望
參考文獻
攻讀碩士期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
致謝
本文編號:3883199
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