基于神经网络证据理论的天然气管道泄漏检测

来源 :化工自动化及仪表 | 被引量 : 0次 | 上传用户：jupming_snoopy

【摘要】

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利用小波消噪原理,并通过构建RBF神经网络模型,将消噪后的信号作为RBF神经网络的输入参数,并判断该信号是否为泄漏信号.将D-S证据理论数据融合应用到天然气管道泄漏检测中,建

【作者】

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高丙坤严娓岳茂兴

【机构】

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东北石油大学电气信息工程学院

【出处】

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化工自动化及仪表

【发表日期】

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2012年10期

【关键词】

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小波消噪神经网络数据融合证据理论泄漏检测

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利用小波消噪原理,并通过构建RBF神经网络模型,将消噪后的信号作为RBF神经网络的输入参数,并判断该信号是否为泄漏信号.将D-S证据理论数据融合应用到天然气管道泄漏检测中,建立D-S证据理论数据融合模型.将输入的泄漏信号进行决策级综合判断,得出天然气管道泄漏的具体地点.利用C#语言开发天然气管道泄漏检测软件系统,该系统能够快速准确地识别泄漏并定位.

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