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基于模糊神经网络的管道泄漏测方法研究
| 论文题名： | 基于模糊神经网络的管道泄漏测方法研究 |
| 关键词： | 模糊神经网络;管道泄漏;泄漏检测 |
| 摘要： | 长输管道作为石油、天然气、水等重要物资的运输工具，已成为当今社会运输业必不可缺的重要组成部分。然而由于不可避免的老化、腐蚀及人为损坏等原因，管道泄漏频频发生，所产生的经济损失和环境污染也十分严重。因此管道泄漏的实时自动检测已成为世界重要的研究课题。对于管道泄漏检测研究至今已有很多种方法，总体而言可分为三类，即基于信息的方法、基于模型的方法和基于知识的方法。其中基于知识的方法近年来受到业界的普遍关注，其主要集中在神经网络和专家系统的应用上，但这些方法总的来说都有一定的不足之处。本文尝试性地将模糊神经网络应用于管道泄漏的检测中，主要进行了以下几方面的研究工作： 1.通过对管道泄漏的机理研究，确定了以管道内的压力信号与流量信号作为泄漏检测的分析依据，并结合对管道泄漏检测的相关文献，借鉴其部分知识和实验数据，在构建了管道泄漏检测模糊神经网络的同时，建立模糊诊断规则库，并组织了学习样本。 2.采用改进的BP算法对网络参数进行了训练，并以仿真实验对网络诊断结果进行了可靠性测试，验证了模糊神经网络管道泄漏检测的的有效。 3.针对BP算法易受初始权值影的响陷入局部极小、收敛速度慢和引起振荡效应等缺点，引入遗传算法进行优化，仿真结果表明通过二者的有机的结合，可进一步提高管道泄漏检测的可靠性和泄漏量估计的准确性。 4.考虑到故障征兆对模糊诊断规则的实际影响程度，也为了提高泄漏检测的快速性，文中还给出了网络剪裁的指导性方案。 5.结合课题已完成的几种泄漏检测与定位方法的算法模块的特点，对管道泄漏检测系统软件总体实现，给出了多种方法综合进行泄漏检测与定位的简要表述。 |
| 作者： | 邝鹏 |
| 专业： | 控制工程与控制理论 |
| 导师： | 李炜 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 兰州理工大学 |
| 学位年度： | 2008 |
| 正文语种： | 中文 |
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