天然氣長輸管線泄漏檢測與定位系統(tǒng)的實(shí)施.pdf

1、近年來隨著SCADA系統(tǒng)在油氣管道行業(yè)的廣泛應(yīng)用，利用多種檢測方法復(fù)合的軟件技術(shù)進(jìn)行管道泄漏的實(shí)時(shí)檢測已成為學(xué)術(shù)界關(guān)注的熱點(diǎn)和發(fā)展的潮流。本文依托浙江省天然氣管道SCADA項(xiàng)目，將小波降噪、神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)及負(fù)壓波定位結(jié)合在一起，完成了一套泄漏檢測及定位的軟件系統(tǒng)。具體工作如下： 1.過程數(shù)據(jù)的預(yù)處理(濾波)部分在深入學(xué)習(xí)小波分析基本理論知識(shí)的基礎(chǔ)上，借助Matlab語言首先完成了小波分析的基本算法，包括離散小波正變換和反變換；接著分

2、別從小波基、閾值的選擇等方面詳細(xì)討論了基于閾值決策的小波降噪方法及其應(yīng)用。在此基礎(chǔ)上，探討了對(duì)一般的閾值方法的改進(jìn)，即平移不變小波變換降噪法。實(shí)驗(yàn)證明，應(yīng)用改進(jìn)后的方法能更好地逼近真實(shí)信號(hào)。為實(shí)現(xiàn)小波濾波在線化，引用OLMS(On-lineMultiscale)filtering算法，并分別應(yīng)用于Matlab中的仿真信號(hào)和實(shí)際過程數(shù)據(jù)中。 2.利用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行泄漏檢測部分分析了RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法和性能，研究了對(duì)RBF神經(jīng)