PSO优化的模糊神经网络在管道泄漏检测中的应用研究.pdf

兰州理工大学
硕士学位论文
PSO优化的模糊神经网络在管道泄漏检测中的应用研究
姓名:张美玲
申请学位级别:硕士
专业:系统分析与集成
指导教师:李炜
20100511
曼曼曼皇曼曼曼曼曼曼曼曼曼皇曼曼曼曼曼舅曼量曼曼麵!,管道在国民经济中的地位越来越重要,而管道泄漏事故也时有发生。管道泄漏不仅会造成能源的浪费,带来巨大的经济损失,而且会污染环境,甚至会威胁到人民生命财产的安全。因此,长输管道的安全运行受到了越来越多的关注,管道泄漏检测定位成为当前重要的研究课题。管道泄漏检测与定位方法诸多,其中基于知识的方法由于无需为复杂的管道系统建模、诊断结果受不确定因素影响较小、且具有定性和定量分析的双重功效,近年来受到业界的广泛关注。基于此,本文以某实际管道运行的数据为背景,在前期基于模糊神经网络的检漏方法研究的基础上,针对存在的一些问题,结合近几年一些新技术新成果,对管道泄漏的检测与估计方法做了进一步的研究。其主要内容如下建了基于呕说哪:齊神经网络的管道泄漏检测方法,通过现场真实数据的仿真研究,显示出模糊缃夏:鼴缍怨艿佬孤┘觳饩哂懈的可靠性和准确性。攵砸话隳:窬缭怂愫阅:呒诤喜蛔悖胰ㄖ档挠呕紫入局部最优等问题,文中将一种以广义概率积、广义概率和模糊算子替代其运算优化了该模糊神经网络的权值,建立了瓼神经网络;并在固定权值的基础上,分别采用基本虳优化广义模糊算子中悲观度、乐观度参数,经仿真研究,该方法具有更高的检测与估计精度。悸堑酵绲慕峁贡冉吓哟螅⑶也糠秩ㄖ档挠跋旆浅N⑷酰L岣咄的检测效率,本文依据一定的裁剪算法,将该瓼神经网络进行了裁剪,得到了更为简捷的模糊神经网络,并以现场数据仿真验证了裁剪后的网络可以较为精准地对泄漏进行检测与估计,从而为实际应用提供了便利。关键词:管道;泄漏检测与估计;模糊神经网络;广义概率积;广义概率和;攵阅:鼴窬绱嬖谑樟菜俣嚷⒁紫萑刖植孔钚〉任侍猓疚墓函数的模糊神经网络用于管道的泄漏检测,并用发散一收缩算法呕惴硕士学位论文一●
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插图索引图籰模糊逻辑系统结构图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图高斯型隶属函数曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图人工神经元模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.神经网络⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯窬纭图模糊神经网络⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。图模糊窬纭图管道泄漏时流量与压力变化趋势图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图模糊窬缪盗饭獭图模糊神经网络训练过程⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图籰模糊神经元模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图广义概率积与广义概率和模糊神经网络⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.呕阋迥:阕颖鄱群屠止鄱炔问牧鞒掏肌图三角型隶属函数曲线⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图瓼的流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.呕哪:窬缭诠艿佬孤╄诓庵械挠τ醚芯
附表索引表各级隶属度函数参数表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.表学习样本⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表估计泄漏量与实际泄漏量的对比分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..表悲观度参数的取值⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。表实际泄漏量与各种估计泄漏量的对比分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表泄漏量估计误差表⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..硕上学位论文
∞叶日期:础年卜月阳日繇爻终日期:珥年兰州理工大学学位论文原创性声明乡士勾日期:./学位论文版权使用授权书得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保多月勋日≯獠本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名:本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定,即:学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅。本人授权兰州理工大学可以将本学位论文的全部或部分存和汇编本学位论文。同时授权中国科学技术信息研究所将本学位论文收录到《中国学位论文全文数据库》,并通过网络向社会公众提供信息服务。导师签名:,
第绪论引言国内外管道泄漏检测