【摘要】：管道運輸是一種高效、便捷又環(huán)保的運輸方式,尤其是在輸送氣體、液體等方面具有得天獨厚的優(yōu)勢,已成為與鐵路、公路、航空和水運并行的五大運輸手段之一。然而由于管道本身材料的腐蝕、老化,以及自然災害和人為損毀等原因,管道泄漏時有發(fā)生,造成財產的巨大損失和環(huán)境的嚴重污染,因此,管道泄漏檢測和定位已成為亟待解決的問題。隨著計算機技術、信號處理、模式識別、人工智能等學科的發(fā)展和應用,基于軟件的管道泄漏檢測技術因為檢測靈敏、成本低、簡單易行等優(yōu)勢成為最受歡迎的方法之一。本文結合管道實際檢測的需要,在前人的研究基礎上,對基于希爾伯特-黃變換、支持向量機和神經網絡的輸氣管道泄漏檢測和定位技術進行了深入地研究和分析,主要進行了以下幾個方面的工作:建立并求解氣體管道模型:了解管道中流體的動力學方程,建立了氣體管道穩(wěn)態(tài)和動態(tài)模型,然后利用四階龍格庫塔法和特征線法對模型求解,得到管道壓力和流量的數值。利用HHT變換和SVM實現管道泄漏檢測:將管道的運行工況分為正常、調閥和泄漏三類,利用HHT變換對各類信號進行剖析,提取特征向量作為區(qū)分各個類別的依據,將特征向量作為SVM的輸入訓練SVM,用訓練好的SVM作為分類器,實現泄漏信號的識別,相比BP網絡分類效果較好。利用HHT變換和粒子群優(yōu)化的神經網絡實現泄漏點定位:首先,介紹負壓波定位原理及公式,針對修正后負壓波公式的復雜性,采用PSO優(yōu)化的BP神經網絡擬合負壓波法定位公式,管道沿線一系列泄漏點引起的負壓波被上、下游端接收的時間差及相應的位置作為PSO-BP網絡的輸入和輸出值;然后,對比分析HHT變換和小波變換時延估計的準確性,采用HHT變換獲取某泄漏壓力信號的突變點時刻,進而獲得負壓波到達管道首端和末端的時間差,輸入PSO-BP模型獲得泄漏發(fā)生的地點。
【圖文】：

time0.05 0.1 0.15 0.2 0.250圖5-3 Hilbert時頻圖Fig.5-3 The order of the IMF with abnormal events signal頻率f/Hz小 波 時 頻 圖50100150200250

200250圖5-4 小波時頻圖Fig.5-4 The wavelet time-frequency diagram采用HHT變換和小波變換分別對50個泄漏樣本進行處理，得到管道首端和末端的時間之差。HHT變換時延估計法和幾種常用小波變換時延估計法取得的結果如表5-1所示，，由于篇幅原因只列出一部分。
【學位授予單位】：中國石油大學(華東)
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TE973.6

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本文編號：2556913