【摘 要】
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针对燃气管道发生微小型泄漏时检测难度较大以及管内检测机器人在管道内的通过性问题,本文创新性地设计了柔性管内检测机器人结构,通过识别管内泄漏声信号进行燃气管道的泄漏检测,主要研究内容为以下几个方面:（1）针对燃气管道微小型泄漏检测难度大的问题,调研国内外检测方法,对泄漏检测技术进行分类和简要概述。提出以管内检测机器人为载体采集管道内的声信号,利用机器学习的方法对燃气管道泄漏进行识别的方案。（2）针对
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针对燃气管道发生微小型泄漏时检测难度较大以及管内检测机器人在管道内的通过性问题,本文创新性地设计了柔性管内检测机器人结构,通过识别管内泄漏声信号进行燃气管道的泄漏检测,主要研究内容为以下几个方面:（1）针对燃气管道微小型泄漏检测难度大的问题,调研国内外检测方法,对泄漏检测技术进行分类和简要概述。提出以管内检测机器人为载体采集管道内的声信号,利用机器学习的方法对燃气管道泄漏进行识别的方案。（2）针对管内检测机器人在管内的通过性问题,提出柔性体串联结构,由前后两节串联组成,第一节电子仓采用柔性结构,第二节驱动部分采用自主收缩结构,检测机器人能够适应较大的管径变化,有效避免堵管现象的发生。（3）管内检测机器人的控制系统选用计算性能和采样频率更高的微型电脑树莓派作为主控制器,使用Python进行程序编写,完成对系统传感器的数据采集和存储,以及电机的驱动控制和客户端控制界面的设计。（4）通过实验,验证利用管内声信号识别燃气管道泄漏的可行性,研究管内声信号在时域和频域上与燃气管道泄漏之间的关系和变化规律,通过声信号的变化规律能够识别和定位泄漏点。（5）基于研究发现的管内声信号在频域上的特征规律,利用神经网络算法和支持向量机算法进行燃气管道泄漏检测,基于训练得到的神经网络模型,完成燃气管道泄漏检测识别算法的设计,能够自动识别燃气管道泄漏,具有较高的检测精度。利用MATLAB软件完成燃气管道泄漏检测系统的数据分析识别客户端界面的设计。
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