| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 管道泄漏检测定位技术方法综述 | 第10-13页 |
| 1.2.1 基于硬件的管道泄漏检测定位技术 | 第10-11页 |
| 1.2.2 基于软件的管道泄漏检测定位技术 | 第11-13页 |
| 1.2.3 性能指标 | 第13页 |
| 1.3 管道泄漏检测与定位技术的国内外研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 论文主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 气体管道模型 | 第16-28页 |
| 2.1 引言 | 第16页 |
| 2.2 气体管道模型基本方程 | 第16-18页 |
| 2.2.1 气体状态方程 | 第16页 |
| 2.2.2 气体连续性方程 | 第16-17页 |
| 2.2.3 运动方程 | 第17页 |
| 2.2.4 能量方程 | 第17-18页 |
| 2.3 稳态管道模型建立及求解 | 第18-21页 |
| 2.3.1 基本微分方程 | 第18-19页 |
| 2.3.2 边界条件 | 第19页 |
| 2.3.3 稳态管道模型求解 | 第19-21页 |
| 2.4 瞬态管道模型建立及求解 | 第21-26页 |
| 2.4.1 数学微分方程 | 第21-22页 |
| 2.4.2 瞬态管道模型求解 | 第22-26页 |
| 2.5 泄漏仿真实验 | 第26-27页 |
| 2.6 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 时频分析理论和神经网络 | 第28-42页 |
| 3.1 时频分析理论 | 第28-33页 |
| 3.1.1 短时傅里叶变换 | 第28-29页 |
| 3.1.2 小波变换 | 第29-30页 |
| 3.1.3 希尔伯特-黄变换 | 第30-33页 |
| 3.2 神经网络理论 | 第33-41页 |
| 3.2.1 人工神经网络 | 第33-35页 |
| 3.2.2 BP神经网络 | 第35-37页 |
| 3.2.3 支持向量机 | 第37-41页 |
| 3.3 本章小结 | 第41-42页 |
| 第4章 基于HHT变换和SVM的输气管道泄漏检测 | 第42-56页 |
| 4.1 HHT变换应用于输气管道泄漏检测 | 第42-49页 |
| 4.1.1 HHT变换概述 | 第42-44页 |
| 4.1.2 HHT变换和小波变换性能对比分析 | 第44-49页 |
| 4.2 HHT变换特征参数提取 | 第49-53页 |
| 4.3 基于SVM的输气管道泄漏识别 | 第53-55页 |
| 4.4 本章小结 | 第55-56页 |
| 第5章 基于HHT变换和PSO-BP网络的输气管道泄漏定位 | 第56-68页 |
| 5.1 负压波法输气管道泄漏定位 | 第56-59页 |
| 5.1.1 负压波法泄漏定位原理 | 第56页 |
| 5.1.2 负压波法定位精度的影响因素 | 第56-58页 |
| 5.1.3 负压波法定位算法的改进 | 第58-59页 |
| 5.2 基于HHT变换的时延估计 | 第59-62页 |
| 5.3 基于粒子群优化的BP神经网络模型分析 | 第62-67页 |
| 5.3.1 粒子群优化BP神经网络 | 第62-64页 |
| 5.3.2 PSO-BP输气管道泄漏定位模型 | 第64-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-75页 |
| 攻读硕士学位期间取得的学术成果 | 第75-76页 |
| 致谢 | 第76页 |