| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 基于模型的泄漏检测方法 | 第13-14页 |
| 1.2.2 基于信号的泄漏检侧方法 | 第14-15页 |
| 1.2.3 基于知识的泄漏监测方法 | 第15-16页 |
| 1.2.4 其他的方法 | 第16页 |
| 1.3 研究内容 | 第16-18页 |
| 第2章 相关概念和理论 | 第18-23页 |
| 2.1 负压波法 | 第18页 |
| 2.2 卡尔曼滤波及其理论 | 第18-21页 |
| 2.3 卡尔曼滤波提取压力波形拐点 | 第21-23页 |
| 第3章 负压波管道泄漏检测与定位技术及关键问题 | 第23-31页 |
| 3.1 负压波的产生 | 第23页 |
| 3.2 负压波的强度传播规律 | 第23-24页 |
| 3.3 关键技术 | 第24-25页 |
| 3.3.1 瞬态负压波信号的捕捉 | 第24页 |
| 3.3.2 泄漏的判断 | 第24-25页 |
| 3.4 负压波泄漏检测原理 | 第25-29页 |
| 3.5 参数设置对滤波效果的影响 | 第29-31页 |
| 第4章 自适应卡尔曼滤波器的管道泄漏检测与定位系统设计 | 第31-54页 |
| 4.1 管道压力波形分析 | 第31-37页 |
| 4.1.1 Kalman滤波器在管道泄漏检测与定位中的研究 | 第32-35页 |
| 4.1.2 如何对泄漏进行检测 | 第35-36页 |
| 4.1.3 泄漏定位方法的研究 | 第36-37页 |
| 4.2 滤波器程序设计 | 第37-39页 |
| 4.3 自适应Kalman滤波增益 | 第39-44页 |
| 4.4 滤波器在管道泄漏检测与定位中的实现 | 第44-48页 |
| 4.4.1 系统配置与运行环境 | 第44-45页 |
| 4.4.2 长输管道泄露检测系统的实现 | 第45-47页 |
| 4.4.3 如何针对工况数据来进行搜集 | 第47-48页 |
| 4.5 子站软件 | 第48-49页 |
| 4.6 系统硬件概述 | 第49-50页 |
| 4.6.1 系统架构及特点 | 第49-50页 |
| 4.7 系统数据流 | 第50-54页 |
| 4.7.1 数据采集数据流 | 第50-52页 |
| 4.7.2 时间戳NTP协议数据流 | 第52-54页 |
| 第5章 实验与分析 | 第54-68页 |
| 5.1 主要参数 | 第54页 |
| 5.2 确定计算常数 | 第54-55页 |
| 5.3 模型参数 | 第55-59页 |
| 5.4 正常工况评估 | 第59-62页 |
| 5.4.1 双主泵运行时 | 第60-61页 |
| 5.4.2 单主泵运行时 | 第61-62页 |
| 5.5 泄漏量及泄漏位置判断 | 第62-68页 |
| 第6章 结论与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72页 |