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声信号检测与腐蚀模型法相结合的埋地水管SIM系统研究

摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-19页
   ·声信号检测技术的发展历程和现状第12-13页
   ·埋地水管SIM系统研究背景第13-15页
   ·国际国内研究状况和进展第15页
   ·论文主要内容第15-17页
   ·论文的主要创新点第17-19页
第二章 文献综述第19-28页
   ·直接检测法第20-22页
     ·水核查法(Audits):第20页
     ·远场检测法(Remote Field Inspection)第20-21页
     ·磁通量检测法:第21页
     ·超音速法:第21-22页
     ·腐蚀检测法:第22页
     ·基于光学的检测方法:第22页
   ·间接检测法第22-24页
     ·流量平衡法第22-23页
     ·负压波法第23页
     ·压力流量模型法第23-24页
   ·信号处理方法第24-27页
     ·粗糙集理论第24页
     ·统计学习理论(Statistical Learning Theory)第24-25页
     ·EMD分析第25-26页
     ·小波分析第26-27页
   ·埋地水管结构完整性监测(SIM)存在问题与解决方案第27页
   ·本章小结第27-28页
第三章 基于模糊半马尔科夫过程的埋地水管腐化模型的研究第28-48页
   ·埋地水管的泄漏类型第29-30页
   ·模糊集理论第30-33页
     ·隶属度函数第30-31页
     ·模糊规则第31-33页
   ·马尔科夫(Markov)链的基本原理第33-36页
     ·马尔科夫链定义第33-34页
     ·转移概率第34-35页
     ·半马尔科夫模型第35-36页
   ·水管状况转移矩阵第36-45页
   ·仿真和讨论第45-47页
   ·本章小结第47-48页
第四章 埋地水管泄漏信号传播机理研究第48-60页
   ·埋地管道泄漏信号波传播方程第49-53页
   ·埋地水管泄漏信号中S1波与S2波传播机理研究第53-55页
     ·S1波传播特性分析第53-54页
     ·S2波传播特性分析第54-55页
   ·实验分析第55-59页
   ·本章小结第59-60页
第五章 基于部分平移不变的埋地水管泄漏信号小波阈值去噪方法第60-82页
   ·傅立叶变换去噪方法第61页
   ·小波去噪的原理第61-62页
   ·小波去噪的方法第62-65页
     ·模极大值检测法第62-63页
     ·阈值去噪法第63-65页
   ·平移不变的小波去噪方法第65-67页
     ·Gibbs现象分析第65页
     ·傅立叶变换中的Gibbs现象第65页
     ·基于平移不变的小波去噪方法第65-67页
   ·部分平移不变的小波去噪方法第67-72页
     ·Haar小波中Gibbs现象分析第67-68页
     ·基于小波变换的信号奇异性的检测第68-72页
     ·基于部分平移不变的小波去噪方法第72页
   ·仿真实例第72-76页
   ·实验分析第76-81页
     ·小波去噪性能评价标准第76-77页
     ·相关系数评价标准第77-81页
   ·本章小结第81-82页
第六章 基于ChiMerge粗糙集的埋地水管泄漏识别第82-96页
   ·粗糙集理论(rough set theroy)第83-88页
     ·知识的表达与推理第83页
     ·不精确方法的表示法第83-84页
     ·基于框架的不精确知识表示法第84-85页
     ·基于粗糙集的不精确知识的表达第85页
     ·信息系统和决策表第85-86页
     ·不可分辨性第86页
     ·下近似与上近似第86页
     ·近似精度和近似性质第86-87页
     ·知识的简化与浓缩第87-88页
   ·基于ChiMerge的决策表的离散化第88-90页
     ·离散化方法第88-89页
     ·ChiMerge方法第89-90页
   ·基于EMD(经验模态分解方法)能量特征提取的决策表第90页
   ·实验和讨论第90-95页
     ·数据准备第90-92页
     ·实验讨论第92-95页
   ·本章小结第95-96页
第七章 小波包与EMD相结合的埋地水管泄漏定位方法第96-117页
   ·声音检测法定位原理第97-98页
   ·实验装置第98-99页
     ·定位传感器的选择第98-99页
     ·实验仪器的组成第99页
   ·背景噪声对相关检测的影响第99-100页
   ·小波包与能量特征提取相结合的定位方法第100-105页
     ·小波包分解第100-101页
     ·基于小波包与能量特征提取的相关法第101页
     ·计算机仿真的实现第101-103页
     ·实验分析第103-105页
   ·EMD与能量特征提取相结合的定位方法第105-113页
     ·经验模态分解方法(EMD)第105-106页
     ·基于EMD与能量特征提取的相关分析第106-107页
     ·计算机仿真的实现第107-109页
     ·实验分析第109-113页
   ·基于EMD与小波包的多组数据融合方法第113-116页
     ·基于相融矩阵的失效数据的剔除方法第113-114页
     ·实验分析第114-116页
   ·本章小结第116-117页
第八章 结论与工作展望第117-119页
   ·论文工作总结第117-118页
   ·工作展望第118-119页
参考文献第119-126页
攻读学位期间以第一身份发表的论文第126-127页
作者简介第127-128页
致谢第128页

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