阀门内漏检测仪器开发及内漏率回归量化研究

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1、中图分类号:TE88单位代码:11414学号:2013214011题目阀门内漏检测仪器开发及内漏率回归量化研几回归量化研究学科专业机械工程研究方向现代机械设计方法与理论硕士生刘治超指导教师李振林教授入学时间:2013年9月论文完成时间:2016年5月硕士学位论文独创性声明郑重声明:本硕士学位论文是作者个人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他个人和集体已经发表或撰写的研究成果,也不包含为获得中国石油大学或者其它单位的学位或证书所使用过的材料。对本研究做出贡献的个人和集体,均已在论文中做了明确

2、的说明并表示了谢意。作者和导师完全意识到本声明产生的法律后果并承担相应责任。硕士学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解中国石油大学(北京)学位论文版权使用的有关规定,使用方式包括但不限于:学校有权保留并向有关部门和机构送交学位论文的复印件和电子版;允许学位论文被查阅和借阅;学校可以公布学位论文的全部或部分内容,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文;可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索。本学位论文属于保密范围,保密期限0年,解密后适用本授权书。本学位论文作者如需公开出版学位论文的部分或全部内容,必须征得

3、导师书面同意,且须以中国石油大学(北京)为第一署名单位。-I-摘要摘要天然气管道阀门内漏严重威胁着天然气管道运输的安全,声发射作为一种新型无损检测技术,适用于输气管道阀门内漏检测。但是,目前国内还没有专门针对天然管道阀门内漏的检测仪器。本文建立在实验室原有研究基础上,开发专门针对天然气管道阀门内漏的声发射检测仪器,主要研究内容如下:(1)调研声发射检测技术及现有阀门内漏检测设备,分析阀门内漏主要原因及内漏声源特征,对比阀门内漏不同检测方法,论证采用声发射技术进行阀门内漏检测的可行性。(2)完善和优化阀门内漏检测仪器,硬件模块采用新的高速采集卡、嵌入式

4、处理器,实现仪器的一体化设计,软件模块增加旋塞阀内漏诊断、内漏率回归模型更新、Access数据库管理等功能,便于软件的后期升级和优化。(3)针对阀门内漏复杂的检测环境,采用改进的小波阈值降噪方法,获取较纯净的内漏源信号,提取信号的特征参数,采用线性决策分析(LDA)方法对参数进行降维处理,最优化选择核函数、惩罚因子C和核参数g,建立基于支持向量机(SVM)理论的阀门内漏诊断回归量化模型。(4)搭建阀门内漏检测实验平台,通过大量实验室和现场实验,检测和优化仪器的软硬件设计,满足天然气站场的使用要求。关键词:声发射;阀门;内漏检测;小波阈值;支持向量机-

5、II-ABSTRACTResearchonValveLeakageDetectionInstrumentDevelopmentandInternalLeakageRateQuantitativeRegressionAnalysisABSTRACTValveinternalleakageisgreatriskfacedbynaturalgaspipelinetransmission.However,thereisnospecializedquantitativedetectioninstrumentfornaturalgasvalvesindomest

6、ic.Acousticemissionhasbeenappliedtotheleakagedetectioningaspipelinevalvesasanexcellentnondestructivedetectiontechnology.Inthisthesis,thevalveleakagedetectionsystemwasdevelopedbasedonthepreviousexperimentalresultsobtainedfromourlaboratory.Themainresearchcontentsareasfollows:(1)T

7、odemonstratethefeasibilityofvalveinternalleakagedetectiononthebasisofacousticemissiontechnology,theacousticemissiondetectiontechnologyandthevalveinternalleakagedetectioninstrumentswereinvestigated.Thereasonsofvalveinternalleakageandthecharacteristicsofjetnoisewereanalyzed.Besid

8、es,differentdetectionmethodsofvalveinternalleakagewere

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