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基于神经网络证据理论的天然气管道泄漏检测

关注热度:113   来源:新能源学术论文  作者:高丙坤 严娓 岳茂兴
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【摘要】:利用小波消噪原理,并通过构建RBF神经网络模型,将消噪后的信号作为RBF神经网络的输入参数,并判断该信号是否为泄漏信号。将D-S证据理论数据融合应用到天然气管道泄漏检测中,建立D-S证据理论数据融合模型。将输入的泄漏信号进行决策级综合判断,得出天然气管道泄漏的具体地点。利用C#语言开发天然气管道泄漏检测软件系统,该系统能够快速准确地识别泄漏并定位。
【作者单位】: 东北石油大学电气信息工程学院;
【关键词】小波消噪 神经网络 数据融合 证据理论 泄漏检测
【基金】:国家博导联合基金资助项目——天然气管网泄漏监测技术研究(20112322110003)
【分类号】:TE973.6
【正文快照】:
随着经济的快速发展,管道作为运输浆体、液体和气体的载体,逐渐受到广泛的利用和关注。尤其在天然气、石油的运输以及城市的供气、供暖及排水等方面[1]。黑龙江大庆市天然气分公司共建有集气管道55条共259km,外输气管道106条1 094km[2]。随着管网集输系统的扩展,天然气管网越


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关键词: 小波消噪

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