基于BP网络的输油管道泄漏报警技术研究

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1、分类号：密级：UDC：编号：河北工业大学硕士学位论文基于BP网络的输油管道泄漏报警技术研究论文作者：田伟学生类别：全日制学科门类：工学学科专业：通信与信息系统指导教师：贾志成职称：教授DissertationSubmittedtoHebeiUniversityofTechnologyForTheMasterDegreeofCommunicationandInformationEngineeringAPipelineLeakAlarmMethodBaseonArttificialNeuralNetworkByTianWeiSupe

2、rvisor：Prof.JiaZhichengFebruary2016原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师指导下，进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本学位论文不包含任何他人或集体已经发表的作品内容，也不包含本人为获得其他学位而使用过的材料。对本论文所涉及的研究工作做出贡献的其他个人或集体，均已在文中以明确方式标明。本学位论文原创性声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名：日期：2016.03.08关于学位论文版权使用授权的说明本人完全了解河北工业大学关于收集、保存、使用学位论文的以下规定：

3、学校有权采用影印、缩印、扫描、数字化或其它手段保存论文；学校有权提供本学位论文全文或者部分内容的阅览服务；学校有权将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索、交流；学校有权向国家有关部门或者机构送交论文的复印件和电子版。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：日期：2016.03.08导师签名：日期：2016.03.08摘要近几年，伴随着石油行业的迅速发展，管道运输作为重要的运输方式，迅速繁荣。但是,由于管道退化、腐蚀和并且遭到经济利益驱动的人为偷油盗油等因素,从而使管道泄漏频繁发生,并提高了维护管道的成

4、本，还对环境造成了破坏，给国民经济造成了巨大的经济损失。因此如何快和准查出管道泄漏故障,从而使自然环境得以稳定和减小维护成本具有相当大的意义。所以，如何减小误报警率和漏报警率，成为课题研究的重点。课题以神经网络的知识为基础,对输油管道检测举行了探讨。针对传统管道泄漏识别技术的高误报警率、高漏报警率、报警延时长的问题，文中提出一种分层泄漏检测的方法，根据信号处理不同阶段信号的特征，采取不同的信号处理方法。首先对原信号进行预处理：应用小波分析方法，实现对输油管道混入噪声的检测信号的频率分解，分离出有用信号。但是由于管道沿线环境复杂多

5、变，单纯使用小波变换不能很好的对采集信号进行准确的泄漏识别。文中提出BP神经网络结合小波技术，进行泄漏识别报警。因此，检测系统利用小波变换，提取施工现场采集的三种管道状态信号的特征向量，以便对管道状态进行后续的识别分类。其次对信号进行识别。构建BP神经网络，并把预处理阶段得到的特征参数作为BP神经网络的输入，对网络进行修正，确定网络参数。在最终判决阶段，把实际工程采集的测试信号特征值输入网络模型进行分类识别。最后，针对BP神经网络存在收敛速度慢、易陷入局部最小等问题,本文提出遗传算法对BP神经网络进行优化，建立了基于遗传算法与B

6、P神经网络相结合的诊断模型。以神经网络的权值为变量编码，使种群（Population）进化至最优值，最终实现遗传算法对BP网络结构和参数的优化。实验表明，遗传算法可以很好的克服BP神经网络易陷入局部最小的问题，并可以加快网络的收敛速度。分层检测法可以有效提高泄漏报警的准确率，减少误报警和漏报警,提高检测系统的可靠性，具有一定的学术和工程应用价值。关键字：管道泄漏检测、BP神经网络、遗传算法、小波变换、信号处理IABSTRCTInrecentyears,withtherapiddevelopmentofoilindustry,as

7、animportanttransportationway,pipelinetransportationisboomingrapidly.Butbecauseoftheaging,corrosionandduingtotheeconomicinterestsdrivingtheartificialtheftandotherreasons,resultinginfrequentpipelineleak,thuscausingsignificanteconomiclosses,butalsopollutetheenvironmenta

8、ndimprovethesecurityrisks.Sohowtoquicklyandaccuratelydetectpipelineleaks,fortheprotectionofthenaturalenvironmentandthestateproperty