基于DCPSO的模糊神经网络的管道泄漏检测方法.pdf

《基于DCPSO的模糊神经网络的管道泄漏检测方法.pdf》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在行业资料-天天文库。

1、2010年第6期工业仪表与自动化装置·3·基于DCPSo的模糊神经网络的管道泄漏检测方法李炜，张美玲。，李庆卿(1．兰州理工大学电气工程与信息工程学院，兰州730050；2．甘肃第一安装工程有限公司，兰州730060)摘要：提出了一种基于发散一收敛PSO(DCPSO)优化模糊神经网络的管道泄漏检测与估计方法。该方法采用广义概率积、广义概率和模糊算子代替普通神经网络中的传递函数，并用DCPSO算法对该模糊神经网络的权值进行优化。通过实际管道泄漏数据对网络进行仿真研究，结果表明文中所述方法在管道泄漏的检测与估计中，不仅比BP算

2、法具有更快的收敛速度，其结果也更优，进而也昭示出该方法在管道泄漏检测与估计中的可用性。关键词：管道；泄漏检测与估计；广义概率积；广义概率和；模糊神经网络；DCPSO优化算法中图分类号：TP277文献标志码：A文章编号：1000—0682(2010)06—0003—05StudyonpipelineleakdetectionmethodsoffuzzyneuralnetworkbasedonDCPS0optimizationLIWei，ZHANGMeiling，LIQingqing(1．CollegeofElectrical

3、andInformationEngineering，LanzhouUniversityofTechnology，Lanzhou730050，China；2．TheFirstInstallationWorkLimitedCompanyofGansu，￡n7^0H730060，China)Abstract：Thispaperputsforwardakindofnewmethodappliedinpipelineleakdetectionandesti—mation．Thatisfuzzyneuralnetworkbasedon

4、divergent—convergentPSO(DCPSO)optimizationalgo—rithm．Thismethodusedthegeneralizedprobabilityandtheprobabilityandgeneralizedfuzzyoperatortosubstituteforthetransferfunctionofneuralnetwork，andusedDCPSOoptimizationalgorithmtooptimizethefuzzyneuralnetworkweights．Throug

5、htheactualpipelineleakofnetworkdatasimulation，indicatedthatthismethodavoidedthedefectsofslowinnetworktrainingandeasyinthelocalsuperioroftheBPneuralnetworkinthepipelineleakdetectionandestimation，andverifiedthevalidityofthismethod．Keywords：pipeline；leakagedetectiona

6、ndestimate；generalprobability；probabilityandgeneral—ized；fuzzyneuralnetwork；DCPSOoptimizationalgorithm行，带来巨大的经济损失和环境污染，还会造成人身0引言伤亡。因此，及时发现石油管道的泄漏，并准确地确随着科学技术的发展，管道运输业已成为与铁定泄漏位置和泄漏量具有重大意义。路、公路、航空、水运并行的5大运输手段之一。由基于知识的方法¨是目前国际上应用较多的于石油管道老化、腐蚀或人为破坏，管道泄漏时有发管道泄漏检测和估计方法之

7、一，其主要集中在基于生，若不能及时检测排除，不仅会影响管道的正常运神经网络和模糊专家系统的方法，但或受管道运行限制不易收集大量的样本，或因专家先验知收稿日期：2010—03—10识获取的困难，都有一定的局限性。由于模糊神经基金项目：教育部“春晖计划”(Z2005—1—62001)；兰州理工大网络吸收了模糊逻辑系统与神经网络技术各自的优学特色学术梯队基金项目(0950)点，既能吸收专家经验和知识，又能够通过自学习增作者简介：李炜(1963)，女，陕西西安人，教授，主要研究方向为工业过程先进控制，动态系统的故障诊断与容错控制。

8、加系统的决策能力。因而已经在识别、预测、决策、··工业仪表与自动化装置2010年第6期故障诊断等领域得到了广泛应用。文献[8]将模糊第1层(输人层)：该层节点直接与输入向量BP神经网络应用于管道泄漏检测中，并取得了良好=[，：，⋯，]的各分量相连，起着将输入值传送的检测与估计效果。但BP神经网络存在着收