基于神经网络的城市天然气管网泄漏监测数据融合研究

【摘要】： 引入无线传感器网络技术,可实现对城市天然气管网的在线、实时安全监控,解决常规泄漏检测方法存在的诊断准确率不高、人工巡检效率低下等问题。然而,受节点的数量、监测位置、传感器类型等因素的影响,网络中的泄漏监测信息表现出形式上的多样性、数量的巨大性,同时要求保障信息处理的及时、准确和可靠性。为此,引入多源信息融合技术,提出基于神经网络的管道泄漏监测数据融合处理方法。本文的主要研究内容和结论如下: (1)论文首先对天然气管网泄漏原因、研究现状和主要监测方法进行了阐述,重点论述了基于无线传感器网络技术的泄漏监测系统原理、结构特点以及目前主要数据融合技术。 (2)研究了神经网络和蚁群智能算法的原理和应用情况,并在此基础上构建了神经网络数据融合模型并将其应用于管网的监测数据融合,实验表明神经网络可以有效融合大量的监测数据并对泄漏情况做出识别判断,但仍存在算法收敛速度慢、识别精度不高、易于收敛于局部最优解的缺点。 (3)对普通神经网络存在的收敛速度慢等问题,本文提出利用蚁群算法改进的神经网络数据融合系统,论文对改进算法的原理和实现流程进行了详细的阐述,并在MATLAB上完成了算法的程序设计和数值仿真实验。最后,为方便两种神经网络算法的比较,利用相同的测试样本对改进的网络实际性能进行测试。 实验表明,改进的蚁群神经网络能够极大提高网络的训练速度,避免收敛于局部最优解,同时泄漏辨识精度也高于普通神经网络方法,更加有利于对天然气管网实际泄漏情况进行判断。 【关键词】：泄漏监测 数据融合 神经网络 蚁群算法
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TP29-A2
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-9
• 第一章 绪论9-16
• 1.1 课题来源9
• 1.2 研究背景及意义9-10
• 1.3 管道泄漏检测技术的国内外研究现状10-14
• 1.3.1 常规的管道泄漏检测方法10-14
• 1.3.2 基于WSN的管道安全监测新技术14
• 1.4 本文研究内容与主要工作14-16
• 第二章 基于WSN的管道泄漏监测系统16-25
• 2.1 管道泄漏成因及主要的泄漏检测方法16-18
• 2.1.1 泄漏成因分析16
• 2.1.2 主要的泄漏检测方法及原理16-18
• 2.2 泄漏监控系统结构设计18-20
• 2.3 多源泄漏监测数据信息融合20-24
• 2.3.1 多源信息融合概述20-23
• 2.3.2 监控网络内的泄漏监测数据融合方法23-24
• 2.4 本章小结24-25
• 第三章 基于BP神经网络的泄漏诊断方法25-36
• 3.1 神经网络基本概念25-27
• 3.2 BP神经网络及其算法27-31
• 3.2.1 BP网络结构27-29
• 3.2.2 BP网络的收敛算法29-31
• 3.3 基于BP神经网络的泄漏诊断算法设计31-35
• 3.3.1 BP网络结构的确定31-32
• 3.3.2 网络输入向量和各层神经元数的确定32
• 3.3.3 网络传递函数的选取及权阈值修正算法32-33
• 3.3.4 样本的收集和预处理33-34
• 3.3.5 实验分析34-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第四章 基于蚁群算法的改进神经网络数据融合方法36-47
• 4.1 蚁群优化算法36-41
• 4.1.1 基本原理及特点36-40
• 4.1.2 蚁群算法与其他种群进化算法的比较40-41
• 4.1.3 算法的应用进展41
• 4.2 改进的神经网络数据融合算法设计41-45
• 4.2.1 蚁群算法的一般处理步骤41-43
• 4.2.2 改进的算法实现43-45
• 4.3 本章小结45-47
• 第五章 基于改进神经网络的管道泄漏诊断47-55
• 5.1 蚁群神经网络的数值仿真实现47-50
• 5.1.1 网络的编码方式47
• 5.1.2 参数设置47-50
• 5.2 蚁群神经网络在管道泄漏诊断中的应用50-53
• 5.2.1 算法流程50
• 5.2.2 仿真实现50-53
• 5.3 算法的性能比较53-54
• 5.4 小结54-55
• 第六章 总结与展望55-57
• 6.1 总结55
• 6.2 展望55-57
• 参考文献57-61
• 附录1 普通神经网络算法系统仿真程序61-63
• 附录2 蚁群神经网络算法数值仿真程序63-69
• 致谢69-70
• 攻读学位期间发表的学术论文70

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