基于混沌理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法的管道泄漏故障診斷研究.pdf

1、管道作為五大運(yùn)輸工具之一，在運(yùn)送液體、氣體等方面具有特殊的優(yōu)勢(shì)。但是隨著管線條數(shù)的增多、管齡的增長(zhǎng)，以及不可避免的腐蝕等自然或人為損壞等原因，管道泄漏頻繁發(fā)生?？焖贉?zhǔn)確地檢測(cè)出管道泄漏，對(duì)于保護(hù)自然環(huán)境和國(guó)家財(cái)產(chǎn)具有重大的社會(huì)和經(jīng)濟(jì)意義。
　　 本論文以輸油管道過(guò)程中的故障診斷問(wèn)題為背景，運(yùn)用了基于混沌理論和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方式，對(duì)輸油管道的泄漏故障以及微小泄漏故障檢測(cè)進(jìn)行了深入的研究。傳統(tǒng)的管道泄漏檢測(cè)方法只是依據(jù)分析采集

2、到的信號(hào)的統(tǒng)計(jì)特性進(jìn)行分析處理。本文運(yùn)用了基于混沌理論分析方法，認(rèn)為管道內(nèi)的流體的動(dòng)態(tài)特性具有混沌特性，可以利用混沌的分析方式來(lái)處理，通過(guò)相空間重構(gòu)的方式，計(jì)算出管道壓力時(shí)間序列的最佳延遲時(shí)間和最佳嵌入維數(shù)，將壓力時(shí)間序列由一個(gè)時(shí)間向量轉(zhuǎn)化為矩陣形式。本算法可以分為兩個(gè)部分，離線訓(xùn)練部分和實(shí)時(shí)在線故障診斷部分。離線訓(xùn)練部分主要負(fù)責(zé)利用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將訓(xùn)練樣本輸入到BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，得到原始神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型。通過(guò)在線故障診斷部分

3、進(jìn)行預(yù)測(cè)和對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行修正，并以BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)得到的預(yù)測(cè)值與實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)值作為故障診斷的判斷依據(jù)，利用二者之間的預(yù)測(cè)誤差與預(yù)先設(shè)定或自動(dòng)識(shí)別的閾值比較，從而判斷是否輸油管道上有泄漏故障的發(fā)生。
　　 針對(duì)本文運(yùn)用的算法，通過(guò)MATLAB軟件進(jìn)行了大量的仿真實(shí)驗(yàn)，利用現(xiàn)場(chǎng)的實(shí)際壓力數(shù)據(jù)，保證該方法的實(shí)驗(yàn)結(jié)果具有高度的可信性和實(shí)際的應(yīng)用性。仿真實(shí)驗(yàn)證明，本文運(yùn)用的故障診斷算法應(yīng)用于輸油管道泄漏檢測(cè)能夠準(zhǔn)確的判斷出泄漏的發(fā)生，并對(duì)微小泄漏