摘要 | 第1-7页 |
ABSTRACT | 第7-16页 |
第一章 绪论 | 第16-28页 |
·课题研究的背景和意义 | 第16-17页 |
·文献综述 | 第17-23页 |
·我国油气管道的安全状况 | 第17-20页 |
·管道泄漏检测技术的发展现状 | 第20-23页 |
·神经网络技术的发展和现状 | 第23-25页 |
·神经网络简介 | 第23-24页 |
·神经网络的特性 | 第24页 |
·神经网络的应用 | 第24-25页 |
·检测技术发展趋势与展望 | 第25-26页 |
·本论文研究的主要内容 | 第26-28页 |
第二章 神经网络 | 第28-42页 |
·神经网络概述 | 第28-32页 |
·神经网络基本特征 | 第28-29页 |
·神经网络的发展阶段 | 第29-32页 |
·神经网络模型 | 第32-35页 |
·神经元结构模型 | 第32-35页 |
·神经网络的互连模式 | 第35页 |
·BP神经网络 | 第35-37页 |
·BP神经网络的学习 | 第37-42页 |
·网络误差与权值调整 | 第38页 |
·BP网络权值推导 | 第38-39页 |
·计算网络误差对各层输出的偏导 | 第39-42页 |
第三章 小波分析 | 第42-52页 |
·小波分析的基本理论 | 第43-47页 |
·小波函数 | 第44-45页 |
·连续小波变换(CWT——Continue Wavelet Transform) | 第45页 |
·离散小波变换(DWT——Discrete Wavelet Transform) | 第45-46页 |
·二进制小波变换(Dyadic Wavelet Transform) | 第46-47页 |
·小波发展经过的几个阶段 | 第47-48页 |
·监测信号的小波分析 | 第48-52页 |
·监测数据的含噪模型及其小波变换 | 第48-49页 |
·信号特征与小波系数的关系 | 第49-50页 |
·噪声在小波变换下的特性 | 第50-52页 |
第四章 管道泄漏信号的特征提取 | 第52-62页 |
·不同工况下的泄漏信号差异与信号增强 | 第52-54页 |
·泄漏信号的特征分析与提取 | 第54-59页 |
·特征提取的准则 | 第54-55页 |
·泄漏信号的特征提取 | 第55-59页 |
·泄漏诊断模型及应用 | 第59-62页 |
第五章 输油管道泄漏监测系统的设计与实现 | 第62-74页 |
·Linux操作系统 | 第62-64页 |
·Linux操作系统概述 | 第62页 |
·Linux操作系统的优势 | 第62-64页 |
·Qt用户界面系统 | 第64-67页 |
·Qt简介 | 第64-65页 |
·信号与槽机制 | 第65-66页 |
·Qt中的TCP/IP类 | 第66-67页 |
·输油管道监测系统设计与实现 | 第67-74页 |
·监控系统软件设计架构 | 第67-69页 |
·监测系统设计 | 第69-74页 |
第六章 结论 | 第74-75页 |
参考文献 | 第75-77页 |
致谢 | 第77-78页 |
研究成果及发表的学术论文 | 第78-79页 |
作者及导师简介 | 第79-80页 |
北京化工大学硕士研究生学位论文答辩委员会决议书 | 第80-81页 |