| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 论文选题的背景和意义 | 第11页 |
| 1.2 国内外管线泄漏检测技术研究现状与趋势 | 第11-15页 |
| 1.3 本文的主要工作及研究内容 | 第15-17页 |
| 第2章 管网泄漏检测系统关键问题分析及其工作流程 | 第17-21页 |
| 2.1 管网泄漏检测系统关键问题分析 | 第17-19页 |
| 2.2 管网泄漏检测系统工作流程 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 OPC管网数据采集客户端的设计与实现 | 第21-35页 |
| 3.1 引言 | 第21页 |
| 3.2 OPC管网数据采集客户端的设计 | 第21-26页 |
| 3.2.1 OPC管网数据采集客户端功能需求分析 | 第21-22页 |
| 3.2.2 OPC管网数据采集客户端模块设计 | 第22-26页 |
| 3.3 OPC管网数据采集客户端的实现 | 第26-34页 |
| 3.3.1 OPC对象与接口 | 第27-28页 |
| 3.3.2 OPC管网数据采集客户端代码实现 | 第28-32页 |
| 3.3.3 OPC管网数据采集客户端功能测试 | 第32-34页 |
| 3.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 管网工况调整查询算法的设计与实现 | 第35-53页 |
| 4.1 引言 | 第35页 |
| 4.2 管网拓扑结构分析 | 第35-36页 |
| 4.3 监控站深度优先搜索算法与监控站广度优先搜索算法 | 第36-47页 |
| 4.3.1 管网拓扑结构存储方式的对比 | 第36-38页 |
| 4.3.2 监控站深度优先搜索算法 | 第38-41页 |
| 4.3.3 监控站广度优先搜索算法 | 第41-45页 |
| 4.3.4 两种算法的对比 | 第45-47页 |
| 4.4 基于改进广度优先搜索的工况调整查询算法的设计与实现 | 第47-51页 |
| 4.4.1 监控站广度优先搜索算法的改进 | 第47-48页 |
| 4.4.2 改进广度优先搜索算法的实现 | 第48-49页 |
| 4.4.3 管网监控站工况调整的查询 | 第49-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-53页 |
| 第5章 基于模糊神经网络的输油管网泄漏检测方法研究 | 第53-83页 |
| 5.1 模糊神经网络理论 | 第53-57页 |
| 5.2 基于Ⅰ型模糊神经网络的输油管网泄漏检测方法研究 | 第57-70页 |
| 5.2.1 Ⅰ型模糊神经网络的基本结构 | 第57-60页 |
| 5.2.2 Ⅰ型模糊神经网络的学习算法及训练流程 | 第60-63页 |
| 5.2.3 Ⅰ型模糊神经网络分类特性的仿真分析 | 第63-66页 |
| 5.2.4 基于Ⅰ型模糊神经网络的管网关系模型建模 | 第66-67页 |
| 5.2.5 基于Ⅰ型模糊神经网络的管网泄漏检测系统仿真分析 | 第67-70页 |
| 5.3 基于区间Ⅱ型模糊神经网络的输油管网泄漏检测方法研究 | 第70-80页 |
| 5.3.1 Ⅱ型模糊系统的基本概念 | 第70-71页 |
| 5.3.2 区间Ⅱ型模糊神经网络的基本结构 | 第71-74页 |
| 5.3.3 区间Ⅱ型模糊神经网络的学习算法及训练流程 | 第74-76页 |
| 5.3.4 区间Ⅱ型模糊神经网络分类特性的仿真分析 | 第76-78页 |
| 5.3.5 基于区间Ⅱ型模糊神经网络的管网关系模型建模 | 第78页 |
| 5.3.6 基于区间Ⅱ型模糊神经网络的管网泄漏检测系统仿真分析 | 第78-80页 |
| 5.4 Ⅰ型模糊神经网络与区间Ⅱ型模糊神经网络方法对比 | 第80-81页 |
| 5.5 本章小结 | 第81-83页 |
| 第6章 总结与展望 | 第83-85页 |
| 参考文献 | 第85-91页 |
| 致谢 | 第91-93页 |
| 攻读硕士期间科研情况 | 第93页 |
