基于模态声发射的管道泄漏识别与定位方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| ·课题来源 | 第9页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-15页 |
| ·直接法泄漏检测技术 | 第11-12页 |
| ·间接法泄漏检测技术 | 第12-15页 |
| ·小结 | 第15页 |
| ·无线传感器网络技术 | 第15-20页 |
| ·无线传感器网络简介 | 第15-17页 |
| ·数据融合技术 | 第17-18页 |
| ·基于 WSN的管道安全监控 | 第18-20页 |
| ·本文主要工作及内容安排 | 第20-21页 |
| 第二章 声发射检测技术及定位原理 | 第21-32页 |
| ·声发射检测技术综述 | 第21-23页 |
| ·声发射信号的处理方法 | 第23-28页 |
| ·特征参数分析 | 第24页 |
| ·谱分析方法 | 第24-25页 |
| ·自适应滤波 | 第25-26页 |
| ·小波分析 | 第26-28页 |
| ·模态声发射 | 第28-30页 |
| ·声发射源定位 | 第30-32页 |
| 第三章 基于小波变换的声发射信号处理方法 | 第32-44页 |
| ·小波分析理论 | 第32-36页 |
| ·小波函数 | 第32-34页 |
| ·小波变换与逆变换 | 第34-35页 |
| ·小波变换的多尺度分析 | 第35-36页 |
| ·单模态信号提取方法 | 第36-40页 |
| ·选择合适的小波基 | 第37-38页 |
| ·多尺度小波变换算法 | 第38-40页 |
| ·实验仿真 | 第40-44页 |
| ·实验装置 | 第40页 |
| ·实验结果 | 第40-44页 |
| 第四章 泄漏源定位方法研究 | 第44-52页 |
| ·系统模型 | 第44-46页 |
| ·系统组成部分 | 第44-45页 |
| ·系统处理流程 | 第45-46页 |
| ·泄漏源定位 | 第46-50页 |
| ·信号分组 | 第46-48页 |
| ·互相关确定时差 | 第48-49页 |
| ·加权平均定位 | 第49-50页 |
| ·实验结果分析 | 第50-52页 |
| 第五章 基于人工智能方法的泄漏检测系统 | 第52-66页 |
| ·多级数据融合泄漏检测系统设计 | 第52-53页 |
| ·基于神经网络的特征级数据融合 | 第53-55页 |
| ·反向传播网络基础 | 第53-54页 |
| ·基于BP神经网络的泄漏诊断结构设计 | 第54-55页 |
| ·基于证据理论的决策级数据融合 | 第55-60页 |
| ·证据理论基础 | 第55-58页 |
| ·利用证据理论进行数据融合处理的一般步骤 | 第58-59页 |
| ·基于神经网络的证据BPAF构造 | 第59-60页 |
| ·系统图形用户界面设计 | 第60-66页 |
| ·数据级预处理 | 第60-61页 |
| ·特征级数据融合 | 第61-64页 |
| ·决策级数据融合 | 第64-66页 |
| 第六章 结论与展望 | 第66-68页 |
| ·结论 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第73页 |
