| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·我国储罐的发展状况 | 第9-10页 |
| ·储罐罐底检测技术概述 | 第10-12页 |
| ·储罐声发射检测技术研究现状 | 第12-13页 |
| ·储罐声发射检测技术的国外研究状况 | 第12-13页 |
| ·储罐声发射检测技术的国内研究状况 | 第13页 |
| ·本课题的研究意义和主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第二章 声发射检测技术概述 | 第15-20页 |
| ·引言 | 第15页 |
| ·声发射技术发展历史 | 第15-16页 |
| ·声发射检测的基本原理 | 第16-17页 |
| ·声发射信号处理方法 | 第17-20页 |
| ·传统参数分析方法 | 第18页 |
| ·波形分析法 | 第18-19页 |
| ·模式识别方法 | 第19-20页 |
| 第三章 储罐罐底腐蚀声发射信号采集实验研究 | 第20-29页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·储罐罐底腐蚀原因及机理分析 | 第20-22页 |
| ·储罐罐底腐蚀原因 | 第20-21页 |
| ·储罐罐底腐蚀机理分析 | 第21-22页 |
| ·储罐罐底腐蚀声发射实验平台 | 第22-27页 |
| ·实验的前期准备 | 第22-24页 |
| ·实验平台的结构及参数设置 | 第24-27页 |
| ·裂纹扩展及扰动声发射信号的采集 | 第27-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于小波变换的储罐罐底声发射检测信号特征提取 | 第29-49页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·非平稳信号的时频分析方法 | 第29-31页 |
| ·非平稳信号 | 第29-30页 |
| ·非平稳信号的分析方法 | 第30-31页 |
| ·小波分析基本理论 | 第31-36页 |
| ·连续小波变换 | 第31-33页 |
| ·离散小波变换 | 第33-36页 |
| ·提取声发射信号特征的小波基选择 | 第36-37页 |
| ·基于小波分解的罐底声发射信号特征提取 | 第37-42页 |
| ·基于小波包分解的罐底声发射信号特征提取 | 第42-48页 |
| ·信号的小波包分解原理 | 第42-44页 |
| ·基于小波包分解的声发射信号特征提取 | 第44-48页 |
| ·小结 | 第48-49页 |
| 第五章 储罐罐底声发射信号模式识别方法研究 | 第49-63页 |
| ·引言 | 第49-50页 |
| ·基于BP 人工神经网络的储罐罐底声发射信号模式识别方法研究 | 第50-55页 |
| ·人工神经网络 | 第50页 |
| ·BP网络模型及BP学习算法 | 第50-52页 |
| ·BP 神经网络的不足和改进 | 第52-53页 |
| ·采用BP 神经网络对储罐罐底声发射信号进行识别 | 第53-55页 |
| ·基于径向基神经网络的储罐罐底声发射信号模式识别方法研究 | 第55-59页 |
| ·径向基神经网络模型 | 第55-56页 |
| ·径向基神经网络学习算法 | 第56-57页 |
| ·RBF 神经网络与BP 神经网络的对比 | 第57-58页 |
| ·采用RBF 神经网络对储罐罐底声发射信号进行识别 | 第58-59页 |
| ·BP 网络与RBF 网络在储罐罐底声发射信号模式识别中的比较 | 第59-62页 |
| ·小结 | 第62-63页 |
| 第六章 现场实验及应用研究 | 第63-72页 |
| ·引言 | 第63页 |
| ·原油储罐罐底声发射信号的识别研究 | 第63-71页 |
| ·实验现场基本情况 | 第63-67页 |
| ·现场实验数据的分析 | 第67-71页 |
| ·小结 | 第71-72页 |
| 第七章 总结与展望 | 第72-74页 |
| ·总结 | 第72-73页 |
| ·下一步研究目标 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第78-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
