管道泄漏的声学检测方法研究

发布时间：2017-06-20 07:19

  本文关键词：管道泄漏的声学检测方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：在运输行业日新月异的今天,管道以其运输效率高、运营成本低、供给稳定的特点成为了当今五大基本运输方式之一,成为了社会的重要组成部分。然而,由于管道系统自身的磨损、腐蚀以及在外界环境的影响下,管道泄漏时有发生。管道铺设错综复杂、地面条件限制,导致管道泄漏不能够及时的发现,这严重干扰了管道运输的正常工作,带来了严重的经济损失和恶劣的社会、环境效应。因此,快速高效的判断出管道泄漏点的信息,迅速的寻找出泄漏源的位置,保证管道的正常运行,成为管道泄漏检测研究的新的巨大的挑战。本文搭建了基于声发射技术的二氧化碳管道泄漏信号检测平台,通过理论分析、数据仿真和实验验证,对实验平台上采集的管道泄漏检测信号特征进行了分析,提出基于小波变换和RBF神经网络相结合的管道泄漏信号定位方法。根据声发射信号的时频特征,研究了突发型信号和连续型信号的信号特征及相应信号处理方法。针对不同管道内气体压力的泄漏声信号特征,研究了小波变换的多尺度分解算法及去噪方法,重点研究了基于小波包的管道泄漏信号特征向量提取方法。将小波包提取的几种泄漏特征信号构成向量组,作为RBF神经网络的输入,建立基于小波变换与RBF神经网络相结合的管道泄漏定位模型。通过二氧化碳管道泄漏的检测平台所获得的实验数据,在不同泄漏压力下,验证该模型的有效性和正确性,为不断探索管道泄漏问题,实现快速准确的定位,提供理论依据。
【关键词】：管道泄漏 声发射 小波变换 RBF神经网络
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U178
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 选题背景及其意义11-12
• 1.2 管道泄漏检测的技术与方法12-18
• 1.2.1 管道泄漏的硬件检测方法13-14
• 1.2.2 管道泄漏的软测量方法14-15
• 1.2.3 检测方法的评价15-16
• 1.2.4 声发射检测技术及其特点16-18
• 1.3 声发射技术国内外研究现状18-20
• 1.3.1 国外研究及发展状况18-19
• 1.3.2 国内研究及发展状况19-20
• 1.4 论文的研究目的和主要研究内容20-21
• 第二章 基于声发射技术的管道泄漏检测实验平台21-27
• 2.1 实验台介绍21-22
• 2.2 传感器的介绍22-23
• 2.3 采集设备介绍23-26
• 2.4 本章小结26-27
• 第三章 声发射技术的管道泄漏检测原理27-36
• 3.1 声发射信号的特征分析和信号处理27-33
• 3.1.1 声发射波的产生机理27-28
• 3.1.2 发射信号的特征分析28-31
• 3.1.3 声发射信号的处理方法31-33
• 3.2 声发射源定位33-34
• 3.3 声发射定位模型建立34-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第四章 基于小波变换的泄漏信号提取特征36-48
• 4.1 引言36
• 4.2 小波的理论36-38
• 4.3 小波变换38-40
• 4.4 小波的多尺度分析40-42
• 4.5 小波去噪42-44
• 4.5.1 小波去噪原理42-43
• 4.5.2 小波阈值去噪方法43-44
• 4.6 小波泄漏信号的特征提取44-47
• 4.6.1 小波包变换44-45
• 4.6.2 小波包的重构与分解45-46
• 4.6.3 小波包特征向量的提取46-47
• 4.7 本章小结47-48
• 第五章 基于小波变换和RBF神经网络相结合的管道泄漏定位方法48-68
• 5.1 引言48-49
• 5.2 RBF神经网络49-53
• 5.2.1 RBF神经网络的介绍49
• 5.2.2 RBF神经网络的特点49-50
• 5.2.3 RBF神经网络的学习算法50-51
• 5.2.4 RBF神经网络学习算法权值的确定51-53
• 5.3 基于RBF神经网络的管道泄漏定位步骤53-54
• 5.4 基于小波变换和RBF神经网络的泄漏定位模型54-55
• 5.5 实验数据的采集55-58
• 5.6 实验的仿真实例58-67
• 5.6.1 基于互相关性的管道泄漏定位58-61
• 5.6.2 基于小波变换和RBF神经网络的管道泄漏定位61-66
• 5.6.3 实验数据的分析66-67
• 5.7 本章小结67-68
• 第六章 总结与展望68-69
• 6.1 总结68
• 6.2 展望68-69
• 参考文献69-74
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果74-75
• 致谢75

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