基于UKF的天然气管道的泄漏检测与定位

【摘要】： 工业流体管道泄漏事故导致巨大的经济损失、资源浪费和环境污染,有时甚至危及生命安全。针对缓慢发生的小泄漏的检测和定位方法是基于扩展卡尔曼滤波器-EKF (Extended Kalman Filter)的实时模型法。这种方法需要对管道模型线性化,但是,天然气管道模型的非线性程度严重,线性化会使系统产生较大的误差,影响检测精度;每一次迭代中需要计算Jacob矩阵,影响其检测速度。 本文提出了一种基于无偏卡尔曼滤波器-UKF (Unscented Kalman Filter)的泄漏检测与定位方法,这种方法在对泄漏量进行状态估计时不需要对管道模型进行线性化,避免了线性化带来的不精确问题,而且在预测的阶段不需要计算Jacob矩阵,只包含一些线性运算,提高了检测速度。 在此基础上,为了进一步提高检测精度,本文将迭代卡尔曼滤波器-IKF (Iterated Kalman Filter)的思想引入到UKF中,对UKF进行了改进,得到了迭代无偏卡尔曼滤波器-IUKF (Iterated Unscented Kalman Filter)。基于IUKF对管道泄漏进行检测,可以保证在不增加系统维数的前提下,在状态估计的更新过程中获得更逼近真实值的系统的概率密度特征,从而提高了管道检测精度。本文对EKF、UKF和IUKF的检测效果都进行了仿真对比,仿真结果表明,UKF在检测精度和速度上对EKF都有了很大程度的改进,而IUKF又在UKF的基础上对检测精度有了一定的提高,这对于长距离天然气管道的泄漏检测与定位有重要的实际意义。 【关键词】：天然气管道模型 泄漏检测与定位 扩展卡尔曼滤波器 无偏卡尔曼滤波器 迭代无偏卡尔曼滤波器
【学位授予单位】：上海交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2008
【分类号】：TP274.4
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第一章 绪论11-21
• 1.1 引言11
• 1.2 国内外主要的泄漏检测方法及研究现状11-17
• 1.3 论文研究工作的出发点17-18
• 1.4 论文的研究工作及结构安排18-21
• 第二章 基于EKF 的天然气管道的泄漏检测与定位21-36
• 2.1 引言21
• 2.2 天然气管道发生泄漏的水动力模型21-23
• 2.3 包含泄漏的管道瞬态模型的建立及其离散化23-26
• 2.3.1 包含泄漏的天然气管道瞬态模型的建立23
• 2.3.2 包含泄漏的天然气管道瞬态模型的离散化23-26
• 2.4 基于EKF 状态估计对管道的离散化模型进行泄漏检测26-31
• 2.4.1 基于EKF 进行状态估计26-28
• 2.4.2 瞬变流模型结合EKF 估计管道流动水力要素28-31
• 2.4.3 泄漏大小、位置的确定31
• 2.5 仿真结果31-35
• 2.6 小结35-36
• 第三章 基于UKF 的天然气管道的泄漏检测与定位36-54
• 3.1 引言36-37
• 3.2 EKF 在管道检测中的缺陷及UKF 的工作原理37-48
• 3.2.1 UKF 概述及其相对于EKF 的优点37-38
• 3.2.2 Unscented Transformation(UT)-无偏变换38-43
• 3.2.3 UKF 算法43-46
• 3.2.4 UKF 中Sigma 点采样策略的选择46-48
• 3.3 应用UKF 对天然气管道进行泄漏检测与定位48-50
• 3.4 基于UKF 对天然气管道进行泄漏检测与定位的仿真结果50-53
• 3.5 小结53-54
• 第四章 基于改进的UKF 的天然气管道泄漏检测与定位54-70
• 4.1 引言54
• 4.2 泄漏定位算法的推导54-58
• 4.3 泄漏定位算法中影响泄漏定位精度的因素的分析58-59
• 4.4 基于UNSCENTED 变换的新算法-IUKF59-66
• 4.4.1 将IKF 迭代思想引入UKF 的原因分析及原理概述59-60
• 4.4.2 IKF 更新满足最大后验估计60-62
• 4.4.3 IKF 状态更新逼近等价于高斯-牛顿法的寻优逼近62-64
• 4.4.4 引入IKF 的UKF 算法-IUKF64-66
• 4.5 基于IUKF 对天然气管道进行检测与定位的仿真结果66-69
• 4.6 小结69-70
• 第五章 总结与展望70-72
• 参考文献72-77
• 致谢77-78
• 攻读硕士学位期间录用、发表和投稿的学术论文78

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