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基于声传感器阵列的油气管道内检测器地面标记跟踪技术研究

中文摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
第一章 绪论第10-24页
   ·引言第10-11页
   ·内检测器地面标记跟踪技术国内外发展历程第11-20页
     ·内检测器地面标记跟踪技术简介第11-13页
     ·国外地面标记跟踪技术研究现状第13-18页
     ·国内地面标记跟踪技术发展情况第18-20页
   ·基于声信号的地面标记跟踪技术第20-23页
     ·基于声音信号的地面标记跟踪技术国外发展情况第20-22页
     ·基于声传感器阵列的地面标记跟踪技术第22-23页
   ·本文的研究意义及主要研究内容第23-24页
第二章 基于声信号的管道内检测器地面标记原理第24-38页
   ·管道内检测器摩擦振动发声机理研究第24-26页
   ·土壤声传播机理第26-29页
   ·基于摩擦声信号的地面标记原理第29-34页
   ·基于焊缝冲击声的地面标记原理第34-36页
   ·小结第36-38页
第三章 声传感器阵列结构的设计研究第38-46页
   ·阵列拓扑结构第38-39页
   ·阵列传感器个数及摆放对增强和定位的影响第39-42页
     ·平面矩形阵列接收单声源原理第39-41页
     ·空间采样定理第41-42页
   ·声传感器阵列的设计第42-45页
   ·小结第45-46页
第四章 管道内检测器声音信号增强研究第46-63页
   ·信号增强效果评价第46页
   ·阵列信号增强算法第46-48页
   ·基于小波去噪和波束形成的语音增强第48-51页
   ·基于小波域内独立成分分析的语音增强方法第51-58页
     ·盲信号分离原理第51-53页
     ·FastICA算法第53-55页
     ·小波域内独立分量分析算法原理第55-56页
     ·排序问题第56-58页
     ·尺度问题第58页
   ·增强方法实验结果对比分析第58-62页
   ·本章小结第62-63页
第五章 管道内检测器声音信号判别方法研究第63-81页
   ·基于声源方位角内检测器信号判定的方法第63-66页
   ·基于小波包熵的声信号特征提取第66-69页
     ·小波包熵理论第66-68页
     ·基于小波包熵的特征提取方法第68-69页
   ·基于AR(Auto-Regressive)理论的声信号特征提取第69-72页
   ·基于EMD分解的声信号特征提取第72-76页
     ·EMD分解的基本理论第73-74页
     ·声音信号的EMD分量能量第74-76页
   ·基于支持向量机的模式识别方法第76-80页
   ·小结第80-81页
第六章 管道内检测器定位方法研究第81-97页
   ·阵列传感器定位方法第81-86页
     ·基于最大输出功率的可控波束形成定位方法第81-83页
     ·基于高分辨率谱估计技术的定位方法第83-84页
     ·基于时延估计的定位方法原理第84-86页
   ·时延估计算法研究第86-94页
     ·基于小波变换的时延估计算法第88-90页
     ·基于EMD分解去噪的定位方法第90-94页
   ·定位实验结果分析第94页
   ·定位误差分析第94-96页
   ·小结第96-97页
第七章 管道内检测器跟踪方法研究第97-106页
   ·内检测器跟踪系统的设计第97-98页
   ·基于相位差单频信号定位原理第98-99页
   ·自适应相位差估计的原理第99-101页
   ·内检测器跟踪模拟实验结果分析第101-105页
   ·小结第105-106页
第八章 地面标记实地试验及系统硬件结构设计第106-111页
   ·基于声传感器阵列的管道内检测器地面标记实地试验第106-109页
   ·基于声传感器阵列的地面标记跟踪器硬件设计第109-110页
   ·小结第110-111页
第九章 总结与展望第111-114页
   ·总结第111-112页
   ·创新点第112页
   ·工作展望第112-114页
参考文献第114-124页
发表论文和科研情况说明第124-125页
致谢第125页

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