压缩感知域智能天然气管道泄漏孔径识别研究

发布时间：2021-04-09 07:24

　　天然气工业对国民经济发展及人民生活具有重要作用,管道运输是主要的运输方式,因此对于天然气管道泄漏的实时监测及泄漏孔径识别的研究一直受到关注。作为故障诊断理论的一种重要应用,针对天然气管道泄漏监测出现的新问题和新挑战,将近年来提出的压缩感知及深度学习理论引入泄漏信号的采集及分析中,为管道泄漏孔径识别研究提供了新思路。主要研究内容包括:首先,深入了解了管道泄漏监测的发展及现状,对泄漏监测出现的大数据量、采集及传输等方面遇到的新问题有了深刻理解。针对传统泄漏信号采集冗余量大、诊断过程主观性依赖程度高等问题,提出基于压缩感知理论在保证信号重要信息不丢失的情况下,以较小的冗余度实现对高维信号的压缩采集,引入深度神经网络分析压缩感知域信号,通过深层次结构智能且自适应地学习复杂泄漏信号中的隐含特征,挖掘出隐藏在数据内部的重要信息,高效地解决了管道泄漏孔径识别问题。其次,针对传统方法对先验知识和诊断经验的严重依赖,提出了压缩采集结合稀疏滤波深度神经网络的泄漏孔径识别方法。该方法根据泄漏信号的稀疏特性,通过测量矩阵实现压缩感知域信息获取,观测信号可视为一种自适应提取出的特征,再进一步通过稀疏滤波神经网络... 

【文章来源】：燕山大学河北省

【文章页数】：64 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

压缩率CR对诊断准确率的影响

燕山大学工程硕士学位论文多的数据，对提高诊断准确率贡献也不大，反而由于冗余度的增别的时间，这也说明了本章所提出的压缩采集方法可以实现利用能实现高准确度的分类识别效果。但是如果压缩率过高时泄漏孔失，此时识别效果受到影响进而识别准确率就会下降。因此实际成本与诊断准确率的要求。文中取压缩率 CR=80%作为较理想的。压缩采集的重要作用，在这一新的信息采集模式中，为了验证基的作用，以及进行压缩采集较没有进行压缩采样的差别。以某泄将未进行压缩采集与进行了压缩采集处理的数据输入稀疏滤波网识别，图 3-5 给出 10 次实验结果。

以 50 的间隔在 400~700 范围内进行取值，下图 3-5 给出了各进行 10 次实验的平均识别准确率及诊断时间。图3-6 输出特征数outN 对诊断结果的影响由图 3-6 中可看出随着输出特征数 的增加，故障诊断的准确率也随之提高，当 =600 时准确率为 99.499%，接近 100%，而后趋于平缓；但是随着 的增大诊断时间明显增加，当输出特征数大于 600 时，诊断准确率无明显变化，但诊断时间却随着输出特征数 的增大而增加明显，因此综合考虑诊断时间及诊断准确率的影响， =600 是较好的选择。以上分析中稀疏滤波的输入是压缩率为 80%情况下的压缩采集数据

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3127195