| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 创新点摘要 | 第8-9页 |
| 目录 | 第9-11页 |
| 绪论 | 第11-14页 |
| 0.1 研究目的和意义 | 第11-12页 |
| 0.2 国内外研究现状及发展趋势 | 第12-13页 |
| 0.3 论文主要研究内容 | 第13-14页 |
| 第一章 天然气管道泄漏检测与定位的原理 | 第14-23页 |
| 1.1 引言 | 第14页 |
| 1.2 管道泄漏检测技术 | 第14-19页 |
| 1.2.1 现有的管道泄漏检测方法 | 第14-18页 |
| 1.2.2 现有检测方法的对比分析 | 第18-19页 |
| 1.3 基于次声波的管道泄漏检测 | 第19-21页 |
| 1.3.1 次声波信号的产生机理 | 第19页 |
| 1.3.2 次声波法泄漏检测及定位原理 | 第19-20页 |
| 1.3.3 泄漏检测与定位的关键技术 | 第20-21页 |
| 1.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第二章 小波变换在次声波信号处理和分析中的应用 | 第23-36页 |
| 2.1 引言 | 第23页 |
| 2.2 基于小波变换的泄漏信号的预处理 | 第23-30页 |
| 2.2.1 小波变换基本原理 | 第23-24页 |
| 2.2.2 基于小波变换的信号去噪处理 | 第24-29页 |
| 2.2.3 奇异值的检测原理 | 第29-30页 |
| 2.3 现场数据仿真分析 | 第30-35页 |
| 2.3.1 小波变换预处理的流程 | 第30-31页 |
| 2.3.2 仿真分析 | 第31-35页 |
| 2.4 本章小结 | 第35-36页 |
| 第三章 基于小波的分布估计算法在管道泄漏检测中的应用 | 第36-46页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 分布估计算法 | 第36-39页 |
| 3.2.1 分布估计算法概述 | 第36页 |
| 3.2.2 分布估计算法的基本思想 | 第36-37页 |
| 3.2.3 分布估计算法的分类 | 第37-39页 |
| 3.3 嵌套阿基米德 copula 函数 | 第39-41页 |
| 3.3.1 copula 函数 | 第39-40页 |
| 3.3.2 阿基米德 Copula 函数 | 第40-41页 |
| 3.4 Copula 函数的 Lévy 从属过程 | 第41-42页 |
| 3.4.1 Lévy 过程 | 第41页 |
| 3.4.2 Lévy 从属过程 | 第41页 |
| 3.4.3 常见的 Lévy 从属过程 | 第41-42页 |
| 3.5 基于嵌套阿基米德 Copula 函数的改进分布估计算法 | 第42-44页 |
| 3.5.1 基于阿基米德 Copula 的改进分布估计算法的实现步骤 | 第42页 |
| 3.5.2 算法测试 | 第42-44页 |
| 3.6 现场数据仿真分析 | 第44-45页 |
| 3.6.1 分布估计算法流程 | 第44-45页 |
| 3.6.2 仿真结果 | 第45页 |
| 3.7 本章小结 | 第45-46页 |
| 第四章 基于小波的差分进化算法在管道泄漏中的应用 | 第46-56页 |
| 4.1 引言 | 第46页 |
| 4.2 差分进化算法 | 第46-48页 |
| 4.2.1 差分进化算法的发展 | 第46页 |
| 4.2.2 差分进化算法的特点 | 第46-48页 |
| 4.3 差分进化算法的基本原理 | 第48-51页 |
| 4.4 差分进化的改进 | 第51-53页 |
| 4.4.1 改进算法的描述 | 第52-53页 |
| 4.4.2 改进算法的验证测试 | 第53页 |
| 4.5 现场数据仿真分析 | 第53-55页 |
| 4.5.1 差分进化算法流程 | 第53-54页 |
| 4.5.2 仿真结果 | 第54页 |
| 4.5.3 两种算法对比分析 | 第54-55页 |
| 4.6 本章小结 | 第55-56页 |
| 结论 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-60页 |
| 发表文章目录 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 详细摘要 | 第62-67页 |
