天然氣長輸管線泄漏檢測與定位系統(tǒng)的實施

【摘要】：近年來隨著SCADA系統(tǒng)在油氣管道行業(yè)的廣泛應(yīng)用，利用多種檢測方法復(fù)合的軟件技術(shù)進(jìn)行管道泄漏的實時檢測己成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點和發(fā)展的潮流。本文依托浙江省天然氣管道SCADA項目，將小波降噪、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)及負(fù)壓波定位結(jié)合在一起，完成了一套泄漏檢測及定位的軟件系統(tǒng)。具體工作如下： 1．過程數(shù)據(jù)的預(yù)處理(濾波)部分 在深入學(xué)習(xí)小波分析基本理論知識的基礎(chǔ)上，借助Matlab語言首先完成了小波分析的基本算法，包括離散小波正變換和反變換；接著分別從小波基、閾值的選擇等方面詳細(xì)討論了基于閾值決策的小波降噪方法及其應(yīng)用。在此基礎(chǔ)上，探討了對一般的閾值方法的改進(jìn)，即平移不變小波變換降噪法。實驗證明，應(yīng)用改進(jìn)后的方法能更好地逼近真實信號。為實現(xiàn)小波濾波在線化，引用OLMS(On-line Multiscale)filtering算法，并分別應(yīng)用于Matlab中的仿真信號和實際過程數(shù)據(jù)中。 2．利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行泄漏檢測部分 分析了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法和性能，研究了對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行改進(jìn)的措施，并利用改進(jìn)的RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立了長輸管道的泄漏檢測系統(tǒng)。 3．改進(jìn)定位公式部分 針對負(fù)壓波定位公式中管道傳輸介質(zhì)采用平均流速影響定位精度的問題，提出了一種變介質(zhì)平均流速的循環(huán)迭代算法，仿真結(jié)果表明此算法較原算法定位精度有了很大提高。 【關(guān)鍵詞】：SCADA RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 小波分析 在線多尺度(OLMS)濾波 泄漏檢測與定位
【學(xué)位授予單位】：北京化工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2006
【分類號】：TP274.5
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-7
• 符號說明7-12
• 第一章 綜述12-24
• 1.1 論文選題的背景和意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外管道泄漏檢測技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀13-22
• 1.2.1 國內(nèi)外管道泄漏檢測與定位的幾種主要方法13-15
• 1.2.2 管道泄漏檢測各種分類方法15-16
• 1.2.3 管道泄漏檢測與定位方法16-22
• 1.3 論文的工作22-24
• 第二章 浙江省天然氣管道SCADA系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)24-32
• 2.1 SCADA系統(tǒng)綜述24-26
• 2.1.1 SCADA系統(tǒng)發(fā)展概況24-25
• 2.1.2 SCADA系統(tǒng)的特點25
• 2.1.3 建設(shè)SCADA系統(tǒng)的意義25-26
• 2.2 工程概貌26
• 2.3 系統(tǒng)功能需求26-27
• 2.4 開發(fā)平臺的選擇27
• 2.5 工程設(shè)計與實現(xiàn)27-31
• 2.5.1 調(diào)度中心拓?fù)浼軜?gòu)27-28
• 2.5.2 站控PLC子系統(tǒng)28
• 2.5.3 通訊子系統(tǒng)28-29
• 2.5.4 計算機(jī)子系統(tǒng)29-30
• 2.5.4.1 實時服務(wù)器29
• 2.5.4.2 歷史服務(wù)器29
• 2.5.4.3 工程師站29-30
• 2.5.4.4 操作員站30
• 2.5.4.5 Web服務(wù)器30
• 2.5.5 校時子系統(tǒng)30-31
• 2.6 本章小結(jié)31-32
• 第三章 小波分析應(yīng)用于信號預(yù)處理32-59
• 3.1 小波分析的基本理論32-46
• 3.1.1 Fourier分析概述32-35
• 3.1.2 短時傅里葉變換35-37
• 3.1.3 小波分析37-46
• 3.1.3.1 小波的由來37
• 3.1.3.2 連續(xù)小波變換37-39
• 3.1.3.3 連續(xù)小波變換的反變換39-40
• 3.1.3.4 幾種常見的小波函數(shù)40-41
• 3.1.3.5 離散小波變換41-42
• 3.1.3.6 多分辨率分析與小波變換42-44
• 3.1.3.7 Mallat算法44-46
• 3.2 小波降噪的基本原理46-47
• 3.3 基于閾值決策的小波降噪算法的實現(xiàn)47-50
• 3.3.1 小波基的選擇47-48
• 3.3.2 閾值的選擇48
• 3.3.3 噪聲標(biāo)準(zhǔn)差σ的估計48-49
• 3.3.4 小波系數(shù)硬閾值、軟閾值處理49-50
• 3.4 傳統(tǒng)濾波方法與小波變換降噪效果比較50-51
• 3.5 閾值降噪方法的改進(jìn)——平移不變小波變換51-53
• 3.5.1 平移不變小波變換算法描述51-52
• 3.5.2 閾值小波降噪法與平移不變小波變換法的仿真比較52-53
• 3.6 小波濾波的在線實現(xiàn)53-58
• 3.6.1 在線多尺度濾波的特點54-55
• 3.6.2 OLMS算法的具體步驟與實例55-58
• 3.7 本章小結(jié)58-59
• 第四章 基于神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)的管道泄漏檢測59-71
• 4.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)59-60
• 4.2 RBF人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理60-65
• 4.2.1 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)元的結(jié)構(gòu)60-61
• 4.2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分析61-65
• 4.2.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算機(jī)編程實現(xiàn)65
• 4.3 用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建立長輸管線泄漏檢測系統(tǒng)65-70
• 4.3.1 確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入65-67
• 4.3.2 建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)泄漏檢測系統(tǒng)的一些改進(jìn)67-69
• 4.3.3 仿真應(yīng)用的效果69-70
• 4.4 本章小結(jié)70-71
• 第五章 循環(huán)迭代算法在管道泄漏定位中的改進(jìn)71-80
• 5.1 循環(huán)迭代算法的提出與實現(xiàn)原理71-73
• 5.2 氣體流速u的改進(jìn)73-76
• 5.2.1 質(zhì)量流量G74
• 5.2.2 氣體壓縮因子Z74
• 5.2.3 輸氣管道沿線的溫度(T)分布74-75
• 5.2.4 輸氣管道沿線的壓力(P)分布75-76
• 5.3 負(fù)壓波定位公式及循環(huán)迭代算法的改進(jìn)76-77
• 5.3.1 負(fù)壓波定位公式的改進(jìn)76
• 5.3.2 循環(huán)迭代算法實現(xiàn)76-77
• 5.4 氣體流速及改進(jìn)的循環(huán)迭代算法仿真分析77-78
• 5.5 工作站系統(tǒng)時間同步78
• 5.6 本章小結(jié)78-80
• 第六章 總結(jié)80-81
• 參考文獻(xiàn)81-86
• 致謝86-87
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文目錄87
• 攻讀碩士學(xué)位期間參與翻譯的著作87

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