天然气长输管线泄漏检测与定位系统的实施

【摘要】：近年来随着SCADA系统在油气管道行业的广泛应用，利用多种检测方法复合的软件技术进行管道泄漏的实时检测己成为学术界关注的热点和发展的潮流。本文依托浙江省天然气管道SCADA项目，将小波降噪、神经元网络及负压波定位结合在一起，完成了一套泄漏检测及定位的软件系统。具体工作如下： 1．过程数据的预处理(滤波)部分 在深入学习小波分析基本理论知识的基础上，借助Matlab语言首先完成了小波分析的基本算法，包括离散小波正变换和反变换；接着分别从小波基、阈值的选择等方面详细讨论了基于阈值决策的小波降噪方法及其应用。在此基础上，探讨了对一般的阈值方法的改进，即平移不变小波变换降噪法。实验证明，应用改进后的方法能更好地逼近真实信号。为实现小波滤波在线化，引用OLMS(On-line Multiscale)filtering算法，并分别应用于Matlab中的仿真信号和实际过程数据中。 2．利用RBF神经网络进行泄漏检测部分 分析了RBF神经网络的算法和性能，研究了对RBF神经网络进行改进的措施，并利用改进的RBF神经网络建立了长输管道的泄漏检测系统。 3．改进定位公式部分 针对负压波定位公式中管道传输介质采用平均流速影响定位精度的问题，提出了一种变介质平均流速的循环迭代算法，仿真结果表明此算法较原算法定位精度有了很大提高。 【关键词】：SCADA RBF神经网络 小波分析 在线多尺度(OLMS)滤波 泄漏检测与定位
【学位授予单位】：北京化工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：TP274.5
【目录】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-7
• 符号说明7-12
• 第一章 综述12-24
• 1.1 论文选题的背景和意义12-13
• 1.2 国内外管道泄漏检测技术发展现状13-22
• 1.2.1 国内外管道泄漏检测与定位的几种主要方法13-15
• 1.2.2 管道泄漏检测各种分类方法15-16
• 1.2.3 管道泄漏检测与定位方法16-22
• 1.3 论文的工作22-24
• 第二章 浙江省天然气管道SCADA系统的设计与实现24-32
• 2.1 SCADA系统综述24-26
• 2.1.1 SCADA系统发展概况24-25
• 2.1.2 SCADA系统的特点25
• 2.1.3 建设SCADA系统的意义25-26
• 2.2 工程概貌26
• 2.3 系统功能需求26-27
• 2.4 开发平台的选择27
• 2.5 工程设计与实现27-31
• 2.5.1 调度中心拓扑架构27-28
• 2.5.2 站控PLC子系统28
• 2.5.3 通讯子系统28-29
• 2.5.4 计算机子系统29-30
• 2.5.4.1 实时服务器29
• 2.5.4.2 历史服务器29
• 2.5.4.3 工程师站29-30
• 2.5.4.4 操作员站30
• 2.5.4.5 Web服务器30
• 2.5.5 校时子系统30-31
• 2.6 本章小结31-32
• 第三章 小波分析应用于信号预处理32-59
• 3.1 小波分析的基本理论32-46
• 3.1.1 Fourier分析概述32-35
• 3.1.2 短时傅里叶变换35-37
• 3.1.3 小波分析37-46
• 3.1.3.1 小波的由来37
• 3.1.3.2 连续小波变换37-39
• 3.1.3.3 连续小波变换的反变换39-40
• 3.1.3.4 几种常见的小波函数40-41
• 3.1.3.5 离散小波变换41-42
• 3.1.3.6 多分辨率分析与小波变换42-44
• 3.1.3.7 Mallat算法44-46
• 3.2 小波降噪的基本原理46-47
• 3.3 基于阈值决策的小波降噪算法的实现47-50
• 3.3.1 小波基的选择47-48
• 3.3.2 阈值的选择48
• 3.3.3 噪声标准差σ的估计48-49
• 3.3.4 小波系数硬阈值、软阈值处理49-50
• 3.4 传统滤波方法与小波变换降噪效果比较50-51
• 3.5 阈值降噪方法的改进——平移不变小波变换51-53
• 3.5.1 平移不变小波变换算法描述51-52
• 3.5.2 阈值小波降噪法与平移不变小波变换法的仿真比较52-53
• 3.6 小波滤波的在线实现53-58
• 3.6.1 在线多尺度滤波的特点54-55
• 3.6.2 OLMS算法的具体步骤与实例55-58
• 3.7 本章小结58-59
• 第四章 基于神经元网络的管道泄漏检测59-71
• 4.1 人工神经网络59-60
• 4.2 RBF人工神经网络的工作原理60-65
• 4.2.1 RBF神经网络元的结构60-61
• 4.2.2 RBF神经网络算法分析61-65
• 4.2.3 RBF神经网络的计算机编程实现65
• 4.3 用RBF神经网络建立长输管线泄漏检测系统65-70
• 4.3.1 确定神经网络的输入65-67
• 4.3.2 建立RBF神经网络泄漏检测系统的一些改进67-69
• 4.3.3 仿真应用的效果69-70
• 4.4 本章小结70-71
• 第五章 循环迭代算法在管道泄漏定位中的改进71-80
• 5.1 循环迭代算法的提出与实现原理71-73
• 5.2 气体流速u的改进73-76
• 5.2.1 质量流量G74
• 5.2.2 气体压缩因子Z74
• 5.2.3 输气管道沿线的温度(T)分布74-75
• 5.2.4 输气管道沿线的压力(P)分布75-76
• 5.3 负压波定位公式及循环迭代算法的改进76-77
• 5.3.1 负压波定位公式的改进76
• 5.3.2 循环迭代算法实现76-77
• 5.4 气体流速及改进的循环迭代算法仿真分析77-78
• 5.5 工作站系统时间同步78
• 5.6 本章小结78-80
• 第六章 总结80-81
• 参考文献81-86
• 致谢86-87
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文目录87
• 攻读硕士学位期间参与翻译的著作87

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