天然气管道泄漏监测网络的多源数据融合方法与关键技术研究
天然气管道泄漏监测网络的多源数据融合方法与关键技术研究【摘要】:天然气管网是现代城市的“生命线”之一。由于管道的劣化、老化、自然灾害和建筑施工破坏等原因,管道泄漏以及由此引发的爆炸
【学位授予单位】:北京邮电大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2009
【分类号】:TP29-A2
【目录】:
- 摘要4-6
- ABSTRACT6-9
- 目录9-12
- 第一章 绪论12-31
- 1.1 选题背景12-13
- 1.1.1 课题来源12
- 1.1.2 研究意义12-13
- 1.2 管道泄漏检测的发展现状13-19
- 1.2.1 泄漏检测方法13-17
- 1.2.2 单台检漏仪与在线监测系统17-19
- 1.3 基于WSN的地下管网泄漏监测新技术19-22
- 1.3.1 WSN概述19-20
- 1.3.2 新技术的研究进展20-21
- 1.3.3 监测网络内的多源数据处理问题21-22
- 1.4 D-S证据理论及研究现状22-31
- 1.4.1 证据理论22-23
- 1.4.2 研究现状23-29
- 1.4.3 证据理论的应用29-30
- 1.4.4 存在的问题30-31
- 第二章 PipeWSN的体系结构和多源数据融合模型31-40
- 2.1 PipeWSN的体系结构设计31-36
- 2.1.1 系统构成31-32
- 2.1.2 节点设计32-34
- 2.1.3 远程数据管理中心34-35
- 2.1.4 系统实现的难点35-36
- 2.2 泄漏检测数据的层级式融合模型36-38
- 2.2.1 层级式融合的必要性分析36
- 2.2.2 基于小波神经网络和证据理论的层级式融合结构36-38
- 2.3 待解决的关键技术问题38-39
- 2.4 本章小结39-40
- 第三章 泄漏信号预处理和泄漏源的多节点重复定位40-58
- 3.1 引言40-41
- 3.2 小波变换理论41-45
- 3.2.1 小波函数41-42
- 3.2.2 小波变换与逆变换42-43
- 3.2.3 多尺度分析43-45
- 3.3 基于小波变换的声发射泄漏检测信号预处理方法45-49
- 3.3.1 小波基选取45-46
- 3.3.2 最大分解尺度的确定46-47
- 3.3.3 小波阈值降噪47-48
- 3.3.4 泄漏特征参数计算48-49
- 3.4 泄漏点的多节点重复定位方法49-53
- 3.4.1 声发射源的时差定位原理49-50
- 3.4.2 定位算法设计50-53
- 3.5 实验分析53-57
- 3.5.1 实验153-56
- 3.5.2 实验256-57
- 3.6 本章小结57-58
- 第四章 基于蚁群神经网络的泄漏特征参数融合58-77
- 4.1 引言58
- 4.2 泄漏特征参数的BP神经网络融合模型58-63
- 4.2.1 BP神经网络58-61
- 4.2.2 融合模型的建立61-63
- 4.3 基于蚁群算法的神经网络权值优化方法63-71
- 4.3.1 BP算法存在的问题及改进63-65
- 4.3.2 蚁群算法原理65-67
- 4.3.3 泄漏特征参数的蚁群神经网络融合模型67-71
- 4.4 实验分析71-73
- 4.4.1 实验171-72
- 4.4.2 实验272-73
- 4.5 本章小结73-74
- 附录 蚁群神经网络算法的仿真程序74-77
- 第五章 证据的BPAF构造和组合方法研究77-94
- 5.1 引言77-78
- 5.2 管道泄漏监测网络的证据BPAF构造78-83
- 5.2.1 证据理论基础78-81
- 5.2.2 几种BPAF构造方法81-83
- 5.2.3 基于蚁群神经网络的证据BPAF构造83
- 5.3 冲突证据组合规则分析83-88
- 5.3.1 D-S证据组合规则83-85
- 5.3.2 存在的问题85-86
- 5.3.3 改进的冲突证据组合方法86-88
- 5.4 基于可靠度和一致强度的冲突证据组合方法88-91
- 5.4.1 证据集预处理88-89
- 5.4.2 冲突分配方法与证据组合次序89-90
- 5.4.3 基元命题的支持度90
- 5.4.4 新的证据组合公式90-91
- 5.5 实验分析91-93
- 5.5.1 实验191
- 5.5.2 实验291-93
- 5.6 小结93-94
- 第六章 基于集合属性和优先度的证据决策方法94-105
- 6.1 引言94
- 6.2 D-S证据决策规则分析94-97
- 6.3 基于集合属性和优先度的D-S证据决策方法97-102
- 6.3.1 精细信度区间的构造98-99
- 6.3.2 决策基元的优先度比较99-102
- 6.4 实验分析102-104
- 6.4.1 实验1102-103
- 6.4.2 实验2103-104
- 6.5 小结104-105
- 第七章 证据理论的模糊集扩展方法研究105-119
- 7.1 引言105-106
- 7.2 模糊集扩展方法分析106-109
- 7.2.1 信任度函数的扩展106-108
- 7.2.2 组合规则的扩展108-109
- 7.3 基于距离测度的模糊集扩展方法109-112
- 7.3.1 模糊集合间的距离测度109-110
- 7.3.2 基于距离测度的模糊信任度函数110-111
- 7.3.3 基于距离测度的模糊证据组合规则111-112
- 7.4 实验分析112-118
- 7.4.1 信任度函数的有效性分析112-116
- 7.4.2 组合规则的有效性分析116-118
- 7.5 小结118-119
- 第八章 总结与展望119-122
- 8.1 主要研究工作及结论119-120
- 8.2 研究展望120-122
- 参考文献122-130
- 博士期间主要的研究成果130-131
- 致谢131
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