基于近似熵和改进K均值的燃气泄漏检测

发布时间：2017-03-28 03:01

  本文关键词：基于近似熵和改进K均值的燃气泄漏检测，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：天然气因其清洁与高效的特性而被广泛使用,其运输方式一般采用管道运输。在运输过程中,如发生管道泄露,则不仅影响天然气的正常运输和人们的日常生活,而且还会造成重大经济损失、影响生态环境,甚至会造成人员伤亡。因此,如何能快速准确地检测到管道泄露是至关重要的。本文利用信号处理与模式识别理论,对管道泄露检测开展了如下研究:1、搭建了燃气管道泄露检测综合实验平台。该实验台可对燃气直管线及支状管线,实现在不同压力、不同泄露孔径下的在线监测和实验模拟。2、提出一种基于近似熵与小波变换结合的信号特征提取方法。首先利用近似熵选取适合进一步分析处理的声发射信号段,再使用小波分解提取原始信号细节特征,并根据得到的细节特征重构信号,最后根据重构后的信号提取方差、频域峰值、峰态系数、偏斜度、上升计数、振铃计数等六个总体特征。为了剔除冗余特征,使用Relief算法和相关性算法选取频域峰值和振铃计数这两个特征作分析。实验结果表明,该方法不仅减少了数据处理量,而且突出了信号的主要特征。3,为达到无监督泄露判断,使用改进K均值聚类方法处理选择的两种信号特征集合,以此来区分泄露与非泄露两种信号,从而达到准确判断泄露目的。提出改进的初始聚类中心选取方法,该方法基于数据点密度确定初始聚类中心并去除孤立点。实验结果表明,与原始聚类方法相比,本文提出的改进K均值聚类方法,可去除孤立点与人为选取聚类中心对聚类结果的影响,很好地实现特征聚类,达到实验预期效果。
【关键词】：泄露检测 声发射 近似熵 小波重构 K均值
【学位授予单位】：上海师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TE88
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-15
• 1.1 研究的意义和目的8-9
• 1.2 声发射信号的产生9-10
• 1.3 管道泄漏检测技术10-12
• 1.3.1 管道内检测技术10-11
• 1.3.2 管道外检测技术11-12
• 1.3.3 泄露模型检测技术12
• 1.4 国内外研究现状12-13
• 1.5 本文的主要工作以及文章安排13-15
• 第2章 燃气泄漏模拟平台搭建及介绍15-23
• 2.1 实验平台的总体架构15-16
• 2.2 所用关键设备的介绍说明16-17
• 2.2.1 空气压缩机16
• 2.2.2 流量计16-17
• 2.2.3 其它采用设备17
• 2.2.4 声发射信号采集17
• 2.3 基于ANSYS的管道泄漏仿真17-22
• 2.3.1 选取节点的位移分量18-19
• 2.3.2 传感器布置的角度确定分析19-22
• 2.4 本章小结22-23
• 第3章 基于小波重构和近似熵的泄漏声发射信号特征提取23-39
• 3.1 小波变换及重构23-29
• 3.1.1 连续小波变换23-24
• 3.1.2 离散小波变换24-26
• 3.1.3 小波基的选取26-29
• 3.2 近似熵29-33
• 3.2.1 近似熵的计算29-30
• 3.2.2 影响近似熵的因素30-33
• 3.3 特征提取与选择33-37
• 3.4 本章小结37-39
• 第4章 基于改进K均值的燃气泄漏判别方法39-49
• 4.1 传统的聚类方法39-40
• 4.2 原始K均值的介绍40-44
• 4.2.1 原始K均值聚类的优点分析41
• 4.2.2 原始K均值聚类的缺点分析41-44
• 4.3 针对本文的K均值聚类算法改进44-46
• 4.3.1 改进的初始聚类中心选取方法44-45
• 4.3.2 改进后的K均值聚类算法流程45-46
• 4.4 总体实验流程及实验数据与分析46-48
• 4.4.1 实验流程图46-47
• 4.4.2 实验数据与分析47-48
• 4.5 本章小结48-49
• 第5章 总结与展望49-51
• 5.1 本文的主要工作49
• 5.2 不足与展望49-51
• 参考文献51-53
• 附录53-55
• 附录 1：攻读硕士学位期间已发表或待发表的论文53-54
• 附录 2：攻读硕士学位期间参与的科研项目54-55
• 致谢55

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本文编号：271530