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基于混沌时间序列分析的输油管道泄漏故障诊断方法研究

摘要第1-7页
Abstract第7-9页
目录第9-12页
第一章 绪论第12-28页
   ·引言第12页
   ·管道泄漏检测方法第12-20页
     ·内检测方法第12-15页
     ·外检测方法第15-20页
   ·管道检测技术对比分析第20-23页
     ·适用性分析第20-21页
     ·技术指标分析第21-23页
   ·负压波数据分析方法第23-25页
   ·本文所作的工作第25-28页
第二章 OPPTS预处理技术研究第28-58页
   ·引言第28页
   ·OPPTS采集系统概述第28-32页
     ·负压波检测与定位原理第28-29页
     ·系统组成及功能第29-32页
   ·数据集说明第32-33页
   ·OPPTS滤波研究第33-36页
     ·下位机的硬件滤波第33-34页
     ·自适应均值滤波第34-36页
   ·OPPTS小波降噪研究第36-56页
     ·离散小波降噪第37-42页
     ·提升小波降噪第42-48页
     ·非抽样小波降噪第48-56页
   ·小结第56-58页
第三章 OPPTS混沌特性研究第58-90页
   ·引言第58页
   ·实测时间序列的混沌条件第58-62页
     ·混沌定义第58-61页
     ·湍流的混沌研究进展第61页
     ·实测时间序列的混沌条件第61-62页
   ·相空间重构理论及分析第62-72页
     ·嵌入定理第62-64页
     ·嵌入延迟算法分析第64-68页
     ·嵌入维算法分析第68-72页
   ·OPPTS的相空间重构第72-74页
     ·OPPTS的嵌入延迟第72-74页
     ·OPPTS的嵌入维第74页
   ·OPPTS的Lyapunov指数谱第74-81页
     ·改进的Lyapunov指数谱计算方法第75-78页
     ·Lyapunov维数的计算第78页
     ·仿真验证及稳定性分析第78页
     ·OPPTS的Lyapunov指数计算和分析第78-81页
   ·分形维数第81-84页
     ·G-P算法第81-82页
     ·关联维的极大似然估计第82-84页
     ·OPPTS的关联维第84页
   ·非线性证明第84-88页
     ·平稳性分析第84-86页
     ·非线性证明第86-88页
   ·小结第88-90页
第四章 基于OPPTS混沌特性的故障诊断方法研究第90-122页
   ·引言第90-91页
   ·基于BP神经网络的输油管道泄漏故障诊断方法研究第91-101页
     ·BP神经网络原理第91-94页
     ·算法描述第94-96页
     ·BP神经网络在输油管道泄漏检测中的应用第96-101页
   ·基于RBF神经网络的输油管道泄漏故障诊断方法研究第101-110页
     ·RBF神经网络原理第101-103页
     ·RBF神经网络在输油管道故障诊断中的应用第103-110页
   ·视神经网络在线故障诊断算法及其在泄漏故障诊断中的应用第110-120页
     ·视神经网络模型第110-113页
     ·算法描述第113-115页
     ·RNN故障诊断器在输油管道故障诊断中的应用第115-120页
   ·基于神经网络的故障算法的对比分析第120-122页
第五章 基于OPPTS的管道故障诊断专家系统设计第122-136页
   ·引言第122页
   ·输油管道专家系统结构第122-123页
     ·专家系统的定义第122-123页
     ·输油管道泄漏检测专家系统结构第123页
   ·FES模糊算法描述第123-128页
     ·脆弱模型第125-126页
     ·模糊模型第126页
     ·优化过程第126-128页
   ·输油管道专家系统设计第128-133页
     ·参数的选择第128-129页
     ·形成脆弱模型第129-130页
     ·形成模糊模型第130-132页
     ·参数优化第132-133页
   ·小结第133-136页
第六章 问题与展望第136-138页
参考文献第138-152页
致谢第152-154页
作者在攻读博士学位期间所做的工作第154-156页
作者简历第156-158页
附件第158页

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