【摘 要】
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管道泄漏每时每刻都在发生,日益引起了人们的重视,特别是管内存在的小泄漏,经过长距离衰减后极难被发现,随着腐蚀加剧,小泄漏逐渐演变成大泄漏,不仅使得水资源在传输过程中被损耗,还严重影响到居民用水。针对供水管道内存在的小泄漏识别问题,本文以Φ100mm钢质管道内小泄漏为研究对象,通过泄漏数值模拟来获取内检测器的最佳检测位置以及泄漏引发的流体流动特征,并探讨了入口流速,以及管内压力对泄漏量的影响;通过在
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管道泄漏每时每刻都在发生,日益引起了人们的重视,特别是管内存在的小泄漏,经过长距离衰减后极难被发现,随着腐蚀加剧,小泄漏逐渐演变成大泄漏,不仅使得水资源在传输过程中被损耗,还严重影响到居民用水。针对供水管道内存在的小泄漏识别问题,本文以Φ100mm钢质管道内小泄漏为研究对象,通过泄漏数值模拟来获取内检测器的最佳检测位置以及泄漏引发的流体流动特征,并探讨了入口流速,以及管内压力对泄漏量的影响;通过在管道中下放所开发的内检测器来获取泄漏声波信号;对噪声抑制方法进行了研究,提出了谱减法与小波阈值去噪相结合的信号增强方法,通过时频分析方法研究了泄漏声波信号特征,验证了数值模拟结果,然后对泄漏信号的表征方法进行了研究,提取了均值、均方值、方差、有效值、波形因子、频谱均值、均方频率、随机熵、小波包能量9种泄漏特征参数来表征泄漏信号;通过构建基于LM算法优化的BP神经网络模型来识别泄漏,并对比其他几种机器学习算法网络,优化后的泄漏预测模型整体识别率达到了92.5%,具有较高的准确性与可靠性,最后通过人机交互可视化系统来对泄漏信号进行处理、分析、预测,为钢质管道内实际小泄漏检测以及管道内检测机器人的研制提供有益的参考。
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