基于小波包和模糊支持向量機(jī)的燃?xì)夤艿佬孤z測(cè)與定位研究.pdf

1、管道運(yùn)輸在石油、化工、天然氣、城市建設(shè)等行業(yè)中起著非常重要的作用。隨著世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，全球的管網(wǎng)系統(tǒng)正在變得越來越復(fù)雜，規(guī)模變得越來越大。近些年，在管道網(wǎng)絡(luò)迅速發(fā)展的同時(shí)，管道事故也頻繁發(fā)生。本文采用實(shí)驗(yàn)與理論相結(jié)合的研究方法，對(duì)燃?xì)庵惫芫€及支狀管線的泄漏檢測(cè)與定位做了以下研究：
　　1)實(shí)驗(yàn)平臺(tái)的搭建?；诹黧w動(dòng)力學(xué)理論和信號(hào)檢測(cè)方法，搭建了燃?xì)夤艿佬孤z測(cè)綜合實(shí)驗(yàn)臺(tái)。該實(shí)驗(yàn)臺(tái)可對(duì)燃?xì)庵惫芫€及支狀管線，實(shí)現(xiàn)在不同壓力、不同泄漏孔

2、徑下的在線監(jiān)測(cè)、檢測(cè)和定位的實(shí)驗(yàn)?zāi)M；
　　2)根據(jù)管道泄漏聲發(fā)射信號(hào)的特點(diǎn)，采用小波包分析法進(jìn)行聲發(fā)射信號(hào)特征提取。傳統(tǒng)的小波包算法在重構(gòu)信號(hào)時(shí)存在頻譜混疊的現(xiàn)象，因此，本文提出了改進(jìn)的小波包算法。通過實(shí)驗(yàn)證明，改進(jìn)算法進(jìn)行特征提取的效果較好，克服了子帶信號(hào)的頻譜混疊問題，能很好地體現(xiàn)各種狀態(tài)下的特征信息，全面表征了管道泄漏信號(hào)的特點(diǎn)。本文采用改進(jìn)小波包算法作為聲發(fā)射信號(hào)的特征提取方法；
　　3)為提高支持向量機(jī)的訓(xùn)練效率

3、，結(jié)合支持向量的分布規(guī)則，本文引入模糊核聚類算法對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行預(yù)處理，靠近類中心的樣本遠(yuǎn)離分類邊界，不會(huì)成為支持向量，對(duì)學(xué)習(xí)機(jī)沒有貢獻(xiàn)，通過聚類分析將其從訓(xùn)練集中剔除。通過在三種數(shù)據(jù)上的實(shí)驗(yàn)，證明了該方法的可行性；
　　4)為了減少噪聲樣本的影響，降低多分類的錯(cuò)分率，論文引入隸屬度函數(shù)，進(jìn)而引出模糊支持向量機(jī)。基于類中心的隸屬度函數(shù)設(shè)計(jì)方法對(duì)支持向量賦予了較小的隸屬度值，這樣容易降低分類效果?；谏鲜鲈颍撐囊肓艘环N改進(jìn)隸屬度設(shè)

4、計(jì)方法，用類內(nèi)超平面代替類中心，根據(jù)每類數(shù)據(jù)與其類內(nèi)超平面的距離定義隸屬度函數(shù)，以加大對(duì)容易錯(cuò)分樣本的懲罰，同時(shí)對(duì)離分類超平面較遠(yuǎn)且不可能成為支持向量的樣本賦予較小的隸屬度值。通過在人工數(shù)據(jù)集及標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了這種算法能夠改善分類效果，是可行的；
　　5)為了減小各處理環(huán)節(jié)中的誤差，提高定位精度，論文采用改進(jìn)的方法來計(jì)算定位需要的時(shí)延。論文基于相關(guān)時(shí)延估計(jì)法求時(shí)延時(shí)，利用改進(jìn)小波包算法對(duì)多段正常與泄漏信號(hào)進(jìn)行分解與重構(gòu)，

5、得到單子帶信號(hào)，對(duì)比正常與泄漏信號(hào)相應(yīng)單子帶信號(hào)的能量，選擇2個(gè)泄漏前后能量變化最大的單子帶信號(hào)求時(shí)延，然后基于各段單子帶信號(hào)的能量關(guān)系構(gòu)造加權(quán)因子，通過多個(gè)時(shí)延加權(quán)求得信號(hào)到達(dá)兩個(gè)傳感器的時(shí)延；計(jì)算泄漏點(diǎn)位置時(shí)用多個(gè)傳感器組合求得的泄漏點(diǎn)坐標(biāo)的加權(quán)平均作為泄漏點(diǎn)坐標(biāo)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文泄漏定位方法提高了定位精度，是可行的。
　　隨著城市燃?xì)饣M(jìn)程的加快，管道安全運(yùn)行問題日益突出。開展城市燃?xì)夤艿老到y(tǒng)泄漏檢測(cè)定位的研究，不僅可以保