融合时频分析的输油管线泄漏检测与定位方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·选题背景及意义 | 第10-11页 |
| ·管道泄漏诊断近年研究技术综述 | 第11-14页 |
| ·基于硬件的泄漏诊断技术 | 第11页 |
| ·基于软件的泄漏诊断技术 | 第11-14页 |
| ·管道泄漏诊断与定位技术的国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·论文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 第二章 预备知识 | 第17-30页 |
| ·时频分析基本理论 | 第17-23页 |
| ·小波变换 | 第17-19页 |
| ·HHT变换 | 第19-21页 |
| ·S变换 | 第21-23页 |
| ·人工神经网络理论 | 第23-28页 |
| ·神经网络概述 | 第23-24页 |
| ·RBF神经网络 | 第24-25页 |
| ·概率神经网络 | 第25-27页 |
| ·广义回归神经网络 | 第27-28页 |
| ·果蝇优化算法 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于ICA-EMD的降噪方法研究 | 第30-41页 |
| ·独立分量分析 | 第30-32页 |
| ·独立分量分析原理 | 第31页 |
| ·FastICA算法 | 第31-32页 |
| ·结合信噪比独立分量分析 | 第32页 |
| ·经验模态分解 | 第32-36页 |
| ·基于B样条函数的EMD分解 | 第33-34页 |
| ·镜像闭合延拓抑制端点效应 | 第34-36页 |
| ·ICA和EMD结合降噪 | 第36-37页 |
| ·实例分析 | 第37-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于HHT变换和神经网络的管道泄漏检测 | 第41-52页 |
| ·HHT变换用于管道泄漏诊断分析 | 第41-43页 |
| ·HHT变换概述 | 第41-42页 |
| ·HHT变换和小波变换性能对比分析 | 第42-43页 |
| ·HHT变换域特征参数提取 | 第43-47页 |
| ·基于PNN神经网络的管道泄漏识别 | 第47-51页 |
| ·基于PNN的管道泄漏识别 | 第47-48页 |
| ·实例分析 | 第48-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 基于S变换和神经网络的管道泄漏定位 | 第52-64页 |
| ·泄漏定位原理 | 第52-53页 |
| ·基于S变换的时延估计 | 第53-58页 |
| ·几种时延估计方法性能对比分析 | 第53-55页 |
| ·基于相关性分析的S变换时延估计 | 第55-58页 |
| ·负压波波速修正 | 第58-60页 |
| ·负压波波速 | 第58-59页 |
| ·输油管道沿线温度分布 | 第59页 |
| ·传输介质流速的确定 | 第59-60页 |
| ·基于GRNN-FOA的管道泄漏定位模型 | 第60-63页 |
| ·基于果蝇优化算法的广义回归神经网络模型分析 | 第60-61页 |
| ·基于GRNN-FOA的管道泄漏定位模型 | 第61-62页 |
| ·GRNN-FOA管道定位模型实例分析 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 第六章 管道泄漏检测和定位方法应用 | 第64-71页 |
| ·采集信号降噪处理 | 第65页 |
| ·管道泄漏信号识别 | 第65-67页 |
| ·管道泄漏定位 | 第67-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 总结和展望 | 第71-73页 |
| 参考文献 | 第73-79页 |
| 致谢 | 第79页 |
