| 摘要 | 第3-4页 |
| ABSTRACT | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第8-9页 |
| 1.2 燃气调压器的维护和检修 | 第9-10页 |
| 1.3 国内外关于燃气调压器安全预警技术研究现状 | 第10-13页 |
| 1.3.1 燃气调压器产品研究现状 | 第10-11页 |
| 1.3.2 安全预警技术的研究现状 | 第11-13页 |
| 1.4 主要研究内容 | 第13-15页 |
| 第2章 中低压调压器安全预警系统运行现状及问题分析 | 第15-22页 |
| 2.1 北京市中低压燃气调压器安全预警系统的介绍 | 第15-18页 |
| 2.1.1 EMD算法介绍 | 第15-16页 |
| 2.1.2 安全预警判据的产生 | 第16-17页 |
| 2.1.3 安全预警系统的应用 | 第17-18页 |
| 2.2 安全预警系统存在的不足 | 第18页 |
| 2.3 机器学习的算法探索 | 第18-21页 |
| 2.3.1 BP神经网络 | 第19页 |
| 2.3.2 极限学习机 | 第19-20页 |
| 2.3.3 支持向量机 | 第20-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-22页 |
| 第3章 中低压燃气调压器安全预警案例分析 | 第22-34页 |
| 3.1 调压站日的筛选 | 第22-24页 |
| 3.2 运行数据的采集 | 第24-28页 |
| 3.2.1 表纸 | 第25-26页 |
| 3.2.2 能量矩值 | 第26页 |
| 3.2.3 调查问卷 | 第26-28页 |
| 3.3 运行数据的处理 | 第28-31页 |
| 3.3.1 数据处理方法 | 第28页 |
| 3.3.2 数据处理结果 | 第28-31页 |
| 3.4 运行数据的结果分析 | 第31-33页 |
| 3.5 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 支持向量机算法的应用 | 第34-51页 |
| 4.1 支持向量机算法简介 | 第34-40页 |
| 4.1.1 支持向量分类机 | 第34-37页 |
| 4.1.2 核函数 | 第37页 |
| 4.1.3 支持向量机参数优化 | 第37-40页 |
| 4.2 安全预警模型的建立 | 第40-43页 |
| 4.2.1 支持向量机多类别分类方法 | 第41页 |
| 4.2.2 支持向量机模型 | 第41-43页 |
| 4.2.3 实施步骤 | 第43页 |
| 4.3 支持向量机应用结果分析 | 第43-50页 |
| 4.3.1 安全预警模型一仿真结果 | 第44-47页 |
| 4.3.2 安全预警模型二仿真结果 | 第47-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第5章 中低压燃气调压器静特性检测及分析 | 第51-65页 |
| 5.1 检测方案 | 第51-54页 |
| 5.1.1 测试对象 | 第51-52页 |
| 5.1.2 检测方法 | 第52-53页 |
| 5.1.3 检测系统 | 第53-54页 |
| 5.2 静特性线绘制与分析 | 第54-62页 |
| 5.2.1 全新调压器静特性曲线 | 第54-59页 |
| 5.2.2 调修后调压器静特性曲线 | 第59-62页 |
| 5.3 检测结果的分析 | 第62-63页 |
| 5.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第6章 中低压燃气调压器离线安全预警系统优化 | 第65-71页 |
| 6.1 离线安全预警系统优化设计 | 第65页 |
| 6.2 系统界面 | 第65-67页 |
| 6.3 安全预警程序设计 | 第67-68页 |
| 6.4 报表生成 | 第68-70页 |
| 6.5 本章小结 | 第70-71页 |
| 结论 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 致谢 | 第75页 |