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《黑龙江大学》 2007年
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输油管线漏检信号的自动识别

刘明亮  
【摘要】: 管道运输系统为五大运输行业之一,其特点环保、经济、快捷,在国民经济中占有很高的地位。大庆油田为我国的石油重要产地,石油由管道运输到我国很多地区,支援国家经济建设。但是由于管道的自然寿命和人为因素等影响,管道泄漏事故频繁发生,造成大量经济损失、环境污染、重大的人身伤亡等。及时发现管道泄漏和精确定位泄漏点对于减少损失、维护管道安全运行十分重要。 由于石油管道受到流体特性、地势状况及管道自身的特性等诸多复杂因素的制约,同时结合大庆油田管道输送的实际情况,并借鉴目前国际上各种泄漏检测与定位的先进方法,针对石油输管线泄漏故障的特点,本文提出了基于负压波的小波分析和BP神经网络相结合的检测泄漏与定位技术的方法。对此,本文主要进行了这样的工作: 将采集到的信号利用瞬态负压波泄漏定位方法的时间差定位,这需要高精度的传感器,并且统一首末端数据采集系统的系统时间。采集到的信号含有很多噪声干扰,本文应用小波去噪,采取了MALLAT算法和多孔算法重构,这样得到一个特征拐点比较明显的信号,利用小波变换的李普西兹指数(Lipschitz)检测信号中模极大值,及信号中的泄露点。在一个信号中可能有几个极大值点,这时用一定的方法把模大值点送入BP神经网络进行训练;做成泄露样品库,对泄露信号进行识别。本文用的是MATLAB语言进行的实验室信号处理,可继续运用C++或VC语言继续调试,为工业应用打下准备。
【学位授予单位】:黑龙江大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP274.5

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