發(fā)布時(shí)間：2018-07-16 21:02

【摘要】：在長輸氣管道的運(yùn)行中,由于自然腐蝕、老化、人為損壞等原因,管道泄漏情況時(shí)有發(fā)生,天然氣具有易燃易爆的特點(diǎn),如果泄漏情況不能被及時(shí)發(fā)現(xiàn),就可能給社會(huì)和環(huán)境帶來重大損失,甚至造成人員傷亡。因此對輸氣管道泄漏檢測技術(shù)的研究就變得尤為重要。本文依托高壓輸氣管道實(shí)驗(yàn)系統(tǒng),對基于音波法的泄漏檢測技術(shù)進(jìn)行了研究。為了降低采集到的音波信號的噪聲,采用小波變換的方法進(jìn)行去噪,確定了去噪的最優(yōu)小波基、分解層數(shù)、閾值處理方法等各項(xiàng)參數(shù)。通過對音波信號時(shí)域、頻域、小波域的分析,提取出可用于泄漏判斷的特征量。選取合適的特征量作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,以是否發(fā)生泄漏為輸出建立了BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)泄漏的準(zhǔn)確判斷。最后完成了基于LabVIEW的泄漏檢測系統(tǒng)的設(shè)計(jì)。本文通過試驗(yàn)研究與理論分析,得出以下主要結(jié)論:(1)系統(tǒng)采集的音波信號屬于非平穩(wěn)信號,適用于小波變換法去噪。(2)確定了小波閾值法去噪?yún)?shù),最優(yōu)小波基為’sym2’小波基,11層分解,閾值選取規(guī)則為試探法的Stein無偏風(fēng)險(xiǎn)閾值(heursure)規(guī)則,軟閾值處理方法。(3)利用連續(xù)小波實(shí)現(xiàn)信號的時(shí)頻分析,最優(yōu)小波基為‘mexh’小波。(4)均值、方差、斜率均值、自相關(guān)、頻譜、功率譜、小波能量等可以作為泄漏判斷的特征量。(5)建立了多參量的泄漏診斷系統(tǒng),選取均值、方差、自相關(guān)、功率譜密度、小波包頻帶1能量這五個(gè)特征量,處理后組成特征向量,建立基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多參量泄漏診斷系統(tǒng),可以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確診斷。(6)設(shè)計(jì)了基于LabVIEW的泄漏檢測系統(tǒng),利用LabVIEW實(shí)現(xiàn)了小波去噪、特征提取、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷、互相關(guān)法排除了工況干擾,為算法在工程上的應(yīng)用提供了參考。
[Abstract]:In the operation of long gas transmission pipeline, due to natural corrosion, aging, artificial damage and other reasons, pipeline leakage occurs, natural gas has the characteristics of flammable and explosive. If the leakage situation can not be found in time, it may bring great loss to the society and the environment and even cause casualties. Therefore, the leakage detection technology of gas pipeline is used. In this paper, based on the experimental system of high pressure gas transmission pipeline, the leakage detection technology based on sound wave method is studied. In order to reduce the noise of the acoustic wave signal, the method of wavelet transform is used to denoise, and the parameters of the optimal wavelet base, the decomposition layer number, the threshold processing method and so on are determined. After the analysis of the time domain, frequency domain and wavelet domain of the sound wave signal, the characteristic quantity can be extracted for leakage judgment. The appropriate characteristic amount is selected as the input of the neural network, and the BP neural network is established to determine the leakage and the leakage is accurately judged. Finally, the design of the leakage detection system based on LabVIEW is completed. This paper passes through this paper. The main conclusions of the experimental and theoretical analysis are as follows: (1) the sound wave signals collected by the system are non-stationary signals, and are suitable for wavelet transform denoising. (2) the wavelet threshold method is used to determine the denoising parameters, the optimal wavelet base is "sym2" small wave base, the 11 layer decomposition, the threshold selection rule is the Stein unbiased risk threshold (heursure) rule of the test method, Soft threshold processing method. (3) using continuous wavelet to realize signal time-frequency analysis, the optimal wavelet base is' mexh 'wavelet. (4) mean, variance, slope mean, autocorrelation, spectrum, power spectrum, wavelet energy and so on. (5) a multi parameter leakage diagnosis system is established, and the mean, variance, autocorrelation, power spectrum are selected. Density, wavelet packet frequency band 1 energy of these five characteristics, after processing the composition of the feature vector, the establishment of a multi parameter leakage diagnosis system based on BP neural network, can achieve accurate diagnosis. (6) the design of LabVIEW based leakage detection system, the use of LabVIEW to achieve wavelet denoising, feature extraction, neural network diagnosis, mutual clearance method to exclude working conditions Interference provides a reference for the application of algorithm in engineering.
【學(xué)位授予單位】：中國石油大學(xué)(華東)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TE973.6

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本文編號：2127662