| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究的背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 管道泄漏检测技术的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 自适应时频分析方法的研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 VMD算法理论研究及管道泄漏信号的分析 | 第15-28页 |
| 2.1 VMD算法理论 | 第15-18页 |
| 2.1.1 希尔伯特变换(Hilbert Transform) | 第15页 |
| 2.1.2 维纳滤波 | 第15-16页 |
| 2.1.3 瞬时频率和本征模态函数(IMF) | 第16-18页 |
| 2.2 VMD算法原理 | 第18-19页 |
| 2.3 VMD算法的仿真分析 | 第19-27页 |
| 2.3.1 噪声稳定性 | 第19-24页 |
| 2.3.2 管道泄漏信号的分析 | 第24-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于VMD和样本熵的特征提取方法研究 | 第28-38页 |
| 3.1 熵理论 | 第28-30页 |
| 3.1.1 信息熵 | 第28页 |
| 3.1.2 近似熵 | 第28-29页 |
| 3.1.3 样本熵 | 第29-30页 |
| 3.2 样本熵的参数选取 | 第30-31页 |
| 3.3 相关系数准则 | 第31-32页 |
| 3.4 基于样本熵的特征提取 | 第32-33页 |
| 3.5 实验仿真分析 | 第33-37页 |
| 3.5.1 K值的确定 | 第33-34页 |
| 3.5.2 样本熵值的特征提取 | 第34-37页 |
| 3.6 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于ELM的天然气管道信号工况识别 | 第38-50页 |
| 4.1 实验管道信号数据来源 | 第38-39页 |
| 4.2 基于样本熵的特征量化 | 第39-40页 |
| 4.3 ELM算法 | 第40-44页 |
| 4.3.1 ELM算法的概述 | 第40-41页 |
| 4.3.2 ELM算法原理 | 第41-44页 |
| 4.4 基于ELM的管道工况信号的分类 | 第44-45页 |
| 4.5 仿真实验分析 | 第45-48页 |
| 4.6 本章小结 | 第48-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 作者简介、发表文章及研究成果目录 | 第56-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |