| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-23页 |
| ·论文选题的背景和意义 | 第9-10页 |
| ·故障诊断理论 | 第10-11页 |
| ·故障诊断基本结构 | 第10-11页 |
| ·故障诊断内容及任务 | 第11页 |
| ·油气运输管道的安全问题和泄漏检测方法 | 第11-19页 |
| ·油气运输管道的安全问题 | 第12页 |
| ·油气运输管道的泄漏检测方法 | 第12-17页 |
| ·负压波法泄漏检测原理及定位方法 | 第17-19页 |
| ·Hopfield神经网络的发展应用 | 第19-20页 |
| ·本文所做的主要工作 | 第20-23页 |
| 第2章 泄漏检测的消噪处理 | 第23-39页 |
| ·引言 | 第23-24页 |
| ·小波变换基本理论 | 第24-31页 |
| ·连续小波变换 | 第24-26页 |
| ·Mallat算法 | 第26-31页 |
| ·泄漏信号小波去噪 | 第31-37页 |
| ·小波去噪描述 | 第31-32页 |
| ·泄漏信号的小波阈值去噪 | 第32-34页 |
| ·泄漏信号去噪流程 | 第34-36页 |
| ·泄漏信号去噪仿真 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-39页 |
| 第3章 基于Hopfield神经网络的泄漏检测算法 | 第39-61页 |
| ·人工神经网络原理 | 第39-42页 |
| ·Hopfield神经网络 | 第42-49页 |
| ·Hopfield(DHNN)神经网络动力学分析 | 第43-46页 |
| ·离散型Hopfield(DHNN)神经网络工作原理 | 第46-47页 |
| ·(DHNN)神经网络连接权的设定 | 第47-48页 |
| ·Hopfield网络的存储容量讨论 | 第48-49页 |
| ·泄漏曲线识别的预处理 | 第49-52页 |
| ·基于Hopfield神经网络的泄漏检测流程 | 第52-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第4章 基于Hopfield神经网络的实时泄漏检测算法 | 第61-73页 |
| ·引言 | 第61页 |
| ·平移窗口算法 | 第61-64页 |
| ·条件启动法 | 第64-70页 |
| ·斜率算法 | 第65-66页 |
| ·小波变换模极大值检测信号奇异点 | 第66-69页 |
| ·Hopfield神经网络 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-73页 |
| 第5章 总结与展望 | 第73-75页 |
| 参考文献 | 第75-79页 |
| 致谢 | 第79-81页 |
| 攻读硕士期间科研情况 | 第81页 |
