基于压力信号辨识的城市供水管道泄漏诊断方法研究
| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第7-15页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第7-8页 |
| 1.2 国内水资源及供水管道泄漏概况 | 第8-10页 |
| 1.2.1 国内水资源概况 | 第8-9页 |
| 1.2.2 国内城市供水管网泄漏概况 | 第9-10页 |
| 1.3 供水管道泄漏的成因 | 第10-11页 |
| 1.4 管道泄漏检测方向关键技术 | 第11-13页 |
| 1.5 本论文主要内容 | 第13-15页 |
| 第2章 基于负压波信号的城市供水管道泄漏检测 | 第15-23页 |
| 2.1 引言 | 第15页 |
| 2.2 负压波产生原理 | 第15-16页 |
| 2.3 负压波传播速度 | 第16-20页 |
| 2.3.1 负压波波速的推导 | 第16-19页 |
| 2.3.2 温度对波速的修正 | 第19页 |
| 2.3.3 含气率对波速的修正 | 第19-20页 |
| 2.4 传感器首末段时间同步 | 第20页 |
| 2.5 泄漏点定位原理 | 第20-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-23页 |
| 第3章 基于变分模态分解的负压波信号降噪 | 第23-33页 |
| 3.1 引言 | 第23页 |
| 3.2 变分模态分解的原理 | 第23-26页 |
| 3.3 基于VMD的管道负压波信号分解 | 第26-29页 |
| 3.4 基于样本熵的分解信号重构 | 第29-32页 |
| 3.4.1 样本熵基本原理 | 第30页 |
| 3.4.2 基于样本熵的信号重构 | 第30-32页 |
| 3.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第4章 基于随机森林的负压波信号特征优选 | 第33-39页 |
| 4.1 引言 | 第33页 |
| 4.2 随机森林算法基本原理 | 第33-36页 |
| 4.3 管道负压波特征集 | 第36-37页 |
| 4.4 基于随机森林算法的特征优选 | 第37-38页 |
| 4.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 基于支持向量机的管道工况分类 | 第39-47页 |
| 5.1 引言 | 第39页 |
| 5.2 支持向量机的核心概念 | 第39-42页 |
| 5.2.1 核函数及核参数 | 第41-42页 |
| 5.2.2 惩罚因子 | 第42页 |
| 5.3 基于粒子群算法优化的支持向量机 | 第42-43页 |
| 5.3.1 粒子群算法原理 | 第42页 |
| 5.3.2 基于粒子群算法的参数优化 | 第42-43页 |
| 5.4 多元支持向量机 | 第43-44页 |
| 5.5 基于PSO-SVM的管道工况分类诊断 | 第44-46页 |
| 5.6 本章小结 | 第46-47页 |
| 结论 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 攻读硕士期间发表成果 | 第52-53页 |
