基于阻抗辨识的BP神经网络供热管网泄漏三级诊断研究

发布时间：2017-07-14 15:10

  本文关键词：基于阻抗辨识的BP神经网络供热管网泄漏三级诊断研究

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【摘要】：集中供热系统是城用业的要部,是保障城能常发挥的要基础设施之一中,供热管网是集中供热热源向各热用户输配热的管线系统,是供热系统的要部但是多因素都能使供热管网会发生一些故障,因供热管网是供热系统靠性的薄弱供热管网最常的故障是管道泄漏,了确保供热管网稳定全行,建立供热管网泄漏诊断系统,对供热管网的行情况行时监,判断泄漏故障并行定,在引发更的故之前时行查抢修,将故障的影响降到最,是供热企业和相研人员需要同研的课题在有供热管网泄漏诊断模型的研中,供热系统管网阻等参数常被处理的参数或者带入设计值同时,管网监测设备装置诊断模型需要的监测点完全配因在程中用些模型的时候,于阻等参数的设计值能会着管网的行偏离值,仿真或计算结情况有较大偏差,而降了模型的用值文针对状热水供热管网的泄漏诊断模型行了相的研首对基于论理论的供热一状空间管网模型行了改然后提出了基于向递的状供热管网阻识方法,基于情况中测得的热源热力站出口压力值和热源热力站内部的管段流值,通过水力况合形式求解识方程行阻识并将阻识结带入泄漏故障诊断模型之中使模型更于供热管网BP神网在故障智能诊断领域得到广泛用,针对统BP神网的收敛度较慢易陷入局部极值的题,文用了全局搜索能力更收敛度更快较好地解知解域内精搜索和扩展解域之间的矛盾的算法里里人蜂群ABC算法对统BP神网行依据在情况中测得的热源热力站出口点压力值热源和热力站内部管段流值,泄漏况相对于常况的压力率和流率的维输入作神网的输入行泄漏故障诊断,建立基于蜂群算法BP神网的状热水供热管网泄漏诊断模型泄漏诊断模型中,第一诊断模型行调况和泄漏况的模式识别,尽能防调况的误判断第诊断模型判断泄漏管段并输出唯一编值第模型对泄漏发生的体置行定计泄漏的大小结合算例发,用压力流率的维输入相对于常的单独压力率的一维输入的泄漏预测效更好蜂群BP神网泄漏诊断模型的性能于基于遗算法BP神网的性能文提出的方法均用Matlab编制程序,结合体算例行验证,结表明文改的空间管网模型提出阻识方法和建立的泄漏诊断模型均有较高的用值,对于供热管网泄漏故障诊断有着较高的参考值
【关键词】：状供热管网 阻识 泄漏诊断 蜂群算法 BP神网
【学位授予单位】：太原理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU995.3
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 符号说明10-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 课题的研究目的和意义11-12
• 1.2 管网阻抗辨识方法与研究现状12-14
• 1.2.1 给水管网阻抗辨识研究现状12-13
• 1.2.2 供热管网阻抗辨识研究现状13-14
• 1.3 管网泄漏诊断方法与研究现状14-18
• 1.3.1 管网泄漏诊断方法与研究现状14-17
• 1.3.2 供热管网泄漏诊断方法与研究现状17-18
• 1.4 本文的主要研究内容18-21
• 第二章 基于图论的供热管网水力计算模型21-31
• 2.1 供热管网水力计算管网模型21-26
• 2.1.1 管网简化和抽象21-22
• 2.1.2 图论的基本理论22-23
• 2.1.3 基于图论的枝状供热管网空间管网模型及其矩阵表示23-26
• 2.2 供热管网水力模型的建模与求解26-30
• 2.2.1 供热管网水力模型的建立26-29
• 2.2.2 水力模型的求解方法29-30
• 2.3 本章小结30-31
• 第三章 供热管网阻抗辨识31-39
• 3.1 基于双向递推的阻抗辨识方法31-35
• 3.1.1 辨识能观性分析31-32
• 3.1.2 辨识原理32-35
• 3.2 阻抗辨识案例分析35-37
• 3.2.1 阻抗辨识案例介绍35-36
• 3.2.2 结果分析36-37
• 3.3 本章小结37-39
• 第四章 BP神经网络及其优化算法39-53
• 4.1 神经网络及其在故障诊断中的应用39-44
• 4.1.1 神经网络的基本概念39
• 4.1.2 神经网络模型和结构39-43
• 4.1.3 神经网络故障诊断原理及方法43
• 4.1.4 神经网络在故障诊断中的优越性43-44
• 4.2 BP神经网络44-47
• 4.2.1 BP神经网络的结构44-45
• 4.2.2 BP神经网络的学习算法45-46
• 4.2.3 BP神经网络的缺陷及产生原因46-47
• 4.2.4 BP神经网络的优化47
• 4.3 蜂群算法47-50
• 4.3.1 蜂群算法的发展和现状47-48
• 4.3.2 蜂群算法的基本概念48
• 4.3.3 蜂群算法的组成部分和参数48-50
• 4.4 蜂群算法优化BP神经网络的方法50-52
• 4.5 本章小结52-53
• 第五章 蜂群优化BP神经网络三级泄漏诊断模型53-71
• 5.1 基于蜂群算法优化BP神经网络的三级供热管网泄漏诊断模型53-61
• 5.1.1 三级泄漏诊断模型的构建53-54
• 5.1.2 泄漏诊断模型算例概述54-55
• 5.1.3 训练样本集的准备55-57
• 5.1.4 网络结构的确定57-59
• 5.1.5 蜂群算法设计59
• 5.1.6 训练程序的实现及网络性能的评价59-61
• 5.2 供热管网泄漏诊断案例分析61-65
• 5.2.1 一级诊断模型61
• 5.2.2 二级诊断模型模拟结果与评价61-63
• 5.2.3 三级诊断模型模拟结果及评价63-65
• 5.3 输入参数和优化算法对诊断结果的影响65-69
• 5.3.1 输入参数对诊断结果的影响65-68
• 5.3.2 优化算法对诊断结果的影响68-69
• 5.4 本章小结69-71
• 第六章 结论与展望71-73
• 6.1 作总结71-72
• 6.2 今后的研究方向72-73
• 参考文献73-79
• 致谢79-81
• 攻读学位期间发表的学术论文目录81-83
• 论文研究内容获得的资助情况83

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