基于故障诊断理论的长油气管道预警系统的研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-8页 |
| 1 绪论 | 第8-18页 |
| ·课题研究背景和意义 | 第8-10页 |
| ·国内外长油气管道泄漏检测技术研究现状 | 第10-14页 |
| ·课题研究的内容 | 第14-17页 |
| ·本文的技术路线 | 第17-18页 |
| 2 长油气管道漏损分类及原因分析 | 第18-29页 |
| ·漏损的概念 | 第18页 |
| ·漏损的分类 | 第18页 |
| ·管道漏损的影响因素 | 第18-29页 |
| ·管道的腐蚀 | 第20-25页 |
| ·管道材料的缺陷 | 第25-26页 |
| ·第三方破坏 | 第26-27页 |
| ·管道应力腐蚀严重 | 第27页 |
| ·误操作 | 第27-29页 |
| 3 专家系统与管道漏损分析 | 第29-45页 |
| ·专家系统 | 第29-33页 |
| ·专家系统用于管道漏损分析的必要性 | 第29页 |
| ·专家系统简介 | 第29-30页 |
| ·管道漏损分析专家系统的组成 | 第30-31页 |
| ·管道漏损分析专家系统的知识表示与推理模型 | 第31-33页 |
| ·管道漏损事故树分析 | 第33-39页 |
| ·事故树简介 | 第33-34页 |
| ·管道漏损事故树的建立 | 第34-39页 |
| ·长油气管道漏损分析模块 | 第39-45页 |
| ·知识表示 | 第39-42页 |
| ·具体推理分析 | 第42-45页 |
| 4 神经网络与管道寿命预测 | 第45-65页 |
| ·人工神经网络 | 第45-50页 |
| ·人工神经网络概述 | 第45-47页 |
| ·人工神经网络结构 | 第47-48页 |
| ·人工神经网络的学习 | 第48-50页 |
| ·BP神经网络 | 第50页 |
| ·基于BP神经网络的管道寿命设计 | 第50-59页 |
| ·管道寿命BP网络的算法 | 第51-52页 |
| ·管道寿命BP网络的设计 | 第52-59页 |
| ·管道寿命BP算法的改进 | 第59-62页 |
| ·基本BP算法的不足 | 第59页 |
| ·共轭梯度优化算法 | 第59-60页 |
| ·管道寿命BP算法优化解决办法 | 第60-62页 |
| ·管道寿命神经网络预测的分析 | 第62-65页 |
| 5 长油气管道预警系统的设计与实现 | 第65-72页 |
| ·软件总体设计 | 第65-66页 |
| ·关键技术实现 | 第66-72页 |
| ·数据库的选择 | 第66-67页 |
| ·用链表实现专家系统的文字推理 | 第67页 |
| ·面向对象方法设计神经网络预测模块 | 第67-72页 |
| 6 结论与展望 | 第72-74页 |
| 1.结论 | 第72页 |
| 2.本文主要创新点 | 第72-73页 |
| 3.展望 | 第73-74页 |
| 参考文献 | 第74-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 读研期间论文发表情况 | 第79页 |
