郑晓京[1]2003年在《模糊神经网络建模研究及输油管道监测系统设计》文中研究指明许多化工过程都是多变量非线性系统,pH值混合槽就具有典型的非线性。为了提高这类装置的控制性能,必须采用先进的控制技术,而首要前提是建立过程的动态数学模型。对于一个具有严重非线性的系统,使用单纯的神经网络建模往往不能达到满意的效果,本文研究用一种补偿模糊神经网络建立pH值混合槽的动态模型。与常规模糊神经网络建模相比,补偿模糊神经网络在训练步数、训练时间及其误差精度等方面都优于常规的模糊神经网络,其学习收敛速度快、误差曲线也更加稳定。石油作为一种燃料和化工原料,最经济的输送方式是采用管道运输。但是随着运行时间的延长,管道的老化和腐蚀造成的穿孔经常发生,不仅损失了大量的原油,而且还对环境造成污染,给企业带来了严重的经济损失。本文研究了一套输油管道泄漏监测系统,提出了用相关分析方法对压力波信号进行处理,再用快速微分算法捕捉特征点,实现管道泄漏在线监测,同时还研究了使用小波算法和快速微分算法对压力波信号进行处理,实现管道在线监测的方法。实验表明,使用这两种方法对油气输送管道进行检漏,具有简单方便,精确度高等优点。
张宇[2]2009年在《输油管道泄漏检测新方法与关键技术研究》文中研究表明管道泄漏检测技术是保障管道安全生产的重要手段。近些年来,管道安全生产中提出了提高定位精度、检测小泄漏信号和降低误报警率等新的要求。基于瞬变流的实时模型法是近年来国际上着力研究的一种管道泄漏检测方法,因为在瞬变条件下即使发生微小的泄漏,在管道泄漏发生前后的压力波形都会存在一定的差别,与其他方法比较,这一方法可以更好地确定泄漏发生的位置。在长输管道泄漏检测领域,由于负压波法不需要建立复杂的数学模型,具有施工量小、成本低、维护方便等优点,得到了广泛的应用。我国已经在超过1万公里的原油管道上安装了基于负压波法的管道泄漏监测系统,对管道的安全运行作用显着。但负压波法在减少误报警率和提高定位精度方面还存在不足。本文针对现有输油管道泄漏检测技术存在的问题,在课题组前期研究基础上,提出了一种附加动态微压激励检测管道泄漏的新方法,并深入研究了输油管道泄漏检测中的若干关键技术。本文主要进行了以下几方面的研究工作:1、提出了一种附加动态微压激励检测管道泄漏的新方法,特别适合于小泄漏的检测,仿真结果表明其最小可检测量达到总流量的0.1%。2、采用了一种高灵敏度的动态压力变送器,捕捉泄漏引起的压力瞬变信号,通过现场实验对变送器的性能进行了验证。3、提出将基于小波包熵的检测信号特征提取方法、基于混沌特性的检测信号特征提取方法用于对管道动态压力信号的特征提取。4、针对负压波法的泄漏检测,将基于高阶统计分析的信号处理方法和基于Unscented卡尔曼滤波器(Unscented Kalman Filter,UKF)的信号处理方法用于管道泄漏信号处理,提高了泄漏定位的精度。5、研究了管道泄漏监测系统与SCADA系统结合的若干技术问题,设计了一套基于SCADA系统的管道泄漏监测系统。通过现场实验和实际应用,验证了系统的可靠性和准确性。
唐小云[3]2014年在《输油管道集肤效应电伴热控制系统的研究》文中研究说明集肤效应电伴热技术在陆地长距离管道流体运输行业，有独特的优越性，尤其是在石油化工领域，起到重要作用。本文在综述分析集肤效应电伴热系统国内外的研究与应用现状的基础上，阐述了全文的研究意义，给出了主要研究工作，重点针对集肤效应电伴热控制系统进行。第一章阐述了课题意义及背景，介绍了集肤效应电伴热系统的研究与应用现状，提出了本文工作的重点。第二章研究了集肤效应电伴热系统的组成、热量来源及原理分析。第叁章设计了系统硬件电路并加以分析。系统硬件电路设计包括弱电和强电两部分。弱电部分主要是单片机控制主电路，详细讲解系统要实现的功能及I/O口配置，强电部分包括各模块选型、功能介绍以及作基于Matlab/Simulink的系统原理仿真分析，最后阐述了系统的容量，并初步计算了系统的效率。第四章研究系统控制策略。将基于模糊神经网络的温度控制引入到集肤效应电伴热系统中来，设计了采用PWM占空比c和频率f双调制的模糊神经网络控制器。在PC机上利用matlab神经网络工具箱对模糊控制规则进行离线训练，将效果比较好的训练结果的权值和阈值输出并存入单片机的ROM中，单片机通过直接读取权值和阈值，经过神经网络前向计算，就可提取模糊控制规则。本章将设计好的控制器进行仿真训练，仿真结果表明该控制器有好的控制效果。第五章主要分析了多点温度检测的的必要性和可行性，提出多点温度检测的两种方案。完成了基于RS485和光纤传输的集肤效应电伴热多点温度监测系统功能的实现。第六章进行了实验研究。结合课题组已有的部分硬件，利用所设计的控制器，建立了实验系统。完成软件设计分析与调试，进行加热试验，并对试验结果进行分析处理。最后对文章作总结，并提出后期工作展望。
刘胜楠[4]2014年在《输油管道缓泄漏检测的一类智能算法研究》文中认为管道泄漏检测技术是保障油气管道安全运行的重要组成部分。由于输油管道常用的泄漏检测技术存在一定的局限性，其检测精度、误报警率等严重受管道工艺操作及泄漏形式多样性的制约，管道安全运行对泄漏检测技术提出了检测小泄漏、缓泄漏、降低误报警率等新要求。由此，深入研究管道压力信号的内部动态特性，有效识别出各类工况及泄漏状态是提高管道泄漏检测精度的发展趋势。研究主要工作如下：本文以实测输油管道压力信号为研究对象，采用叁层小波包消噪方法对原始数据进行预处理，基于最大Lyapunov指数探究了管道流体的内在复杂性。以6组不同状态的管道压力时间序列为例，从非线性动力学角度出发，利用MATLAB软件重构时间序列，提取其混沌特征和近似熵值等非线性特征值，表明了不同状态下压力信号的特征值分布呈现了其不同程度的内在复杂性。论文采用仿生学演化而来的群智能算法优化前馈神经网络。分析并比较了近年来发展的人工蜂群算法和传统的粒子群算法的基本理论及优化神经网络模式，通过国际标准数据集验证了人工蜂群算法优化的BP神经网络模型能够更快速地收敛并达到训练误差要求，有效提高了分类测试精度，因而将该类模型应用于输油管道的泄漏状态识别。通过采集现场输油管道模拟缓泄漏的实测信号，提取压力信号的非线性特征，建立群智能优化的神经网络模型进行泄漏检测。分析结果显示人工蜂群能够快速高精度地优化网络权阈值参数，使用更少的步数达到误差训练要求，建立的优化网络在能够检测到缓慢接近1%的泄漏情况下识别正确率达到91.67%，大大降低管道检测系统的误报警率，提高了系统的可靠性。
刘金海[5]2008年在《基于混沌时间序列分析的输油管道泄漏故障诊断方法研究》文中研究说明随着世界范围内石油资源的紧缺,石油运输过程中的安全问题日益引起人们的重视。由于管道老化、打孔盗油等原因,输油管道经常发生泄漏。为了及时发现泄漏,基于负压波、声波、光纤等原理的实时泄漏检测系统被设计和应用。其中基于负压力波信号分析的输油管道泄漏故障诊断方法是目前我国输油管道泄漏检测所用的主要方法。在基于负压波的泄漏诊断理论中,输油管道压力时间序列(Oil Pipeline Press Time Series, OPPTS)的波动一直以来都被认作是随机的,导致微小泄漏无法检测,阻碍了基于动态压力信号的输油管道泄漏故障诊断系统的发展。本文主要以OPPTS作为研究对象,研究了其内部动态特性,探讨了提高基于负压波的泄漏诊断技术整体性能的方法,主要工作如下：1对OPPTS实测数据集依次利用硬件滤波、滑动均值滤波和小波滤波方法进行顺序滤波处理,为后续的数据分析和应用打下基础。在利用小波方法滤波过程中,通过对实测数据和模拟数据的滤波仿真,对比分析了离散小波、提升小波和非抽样小波处理数据的特点,并且得出利用非抽样小波处理OPPTS能够较好的保存管道内部的动态特性。2提出了改进的Darbyshire-Broomhead Lyapunov指数谱算法,通过互信息函数确定嵌入延迟,利用伪近邻法(False Nearest Neighbors, FNN)方法确定最佳嵌入维,从而确定了Lyapunov指数的个数,克服了原算法排除可疑指数过程中容易引起的指数个数不确定的缺点。3为了进一步提高基于压力波的泄漏检测方法的性能,本文首次分析出管道内的油品的压力波动具有混沌特性,为基于压力波的泄漏检测研究提供了一条新的研究途径。根据管道内具有湍流的特点,利用Haykin实测数据分析理论对管道内部流体的特性进行了理论分析,求解和分析了数据集的分形维数,计算Lyapunov指数的计算方法并且对目标数据集的Lyapunov指数进行了估计和分析,评估了数据集的平稳性和非线性,根据结果得到了输油管道压力波动具有混沌特性。4利用OPPTS的混沌特性,给出了一种基于BP和RBF神经网络OPPTS在线故障诊断方法。该方法利用OPPTS的非线性特性重构相空间,以重构向量作为神经网络模型的输入,在线训练神经网络模型,实现网络模型权值在线调整,从而实现实时对故障信号的检测。分别利用BP网络和RBF网络作为该算法的网络模型,利用OPPTS中的故障数据进行了仿真验证。5分析了视神经网络的特点和参数之间的关系,利用OPPTS的混沌特性给出了OPPTS故障诊断的视神经网络方法。该方法具有需要先验数据少,处理速度快等优点。分别比较了BP、RBF和视神经网络在处理故障诊断问题上的优缺点,并给出了每种方法的使用场合。6在对OPPTS理论分析和应用研究的基础上,设计了输油管道故障诊断专家系统。利用本文提出的故障算法作为故障定位方法,再利用模糊推理对检测到的压力故障数据进行分类,从而到达检测泄漏并且定位的目的,通过验证,系统性能具有较大提高。
厉伟[6]2010年在《隧道砖窑温度监控系统研究》文中提出随着我们国家综合国力的不断地壮大,国家基础设施建设和房地产业持续发展,从而带动了建材行业的发展。砖块作为建材的重要成分主要是农民家庭或个体经营,规模小,投资少,基本是用原始工艺进行烧结,靠人工经验,肉眼观察来生产,造成烧结质量不稳定,经济效益不高,环境污染大等缺点,而且国内对砖窑温度监控系统的研究很少,为解决这些问题,无论从考虑社会价值还是经济价值的角度,都有必要采用现代的检测与控制手段,对砖块生产进行监控。针对砖块生产中砖窑温度监控的问题,本文以实现砖窑生产过程中温度监控为目标,对砖窑的结构和工作情况进行了分析,在此基础上,分析了窑体温度测量与传感器布置方式,选择了分布式采集模块及总线通讯,对砖厂6条隧道砖窑生产线进行了局域网络化监控研究。应用组态王6.52软件设计开发了一套操作简单、实用的砖窑温度监测系统程序,选取了K型热电偶传感器、ADAM4018+模块和ADAM4561模块作为将温度监测系统硬件,对传感器进行了标定,并对模块完成了设置和测试,设计了一套完整实用的砖窑温度实时监测系统。应用MATLAB软件,在对现场采集的数据进行分析的基础上,建立了模糊神经网络智能控制器。并对传统PID控制器和模糊神经网络控制器的控制效果及抗干扰能力进行了仿真对比,得出结论:与传统的PID控制相比,采用温度的偏差和温差变化率作为模糊神经网络控制的输入,模糊神经网络具有响应速度快、超调极小、抗干扰能力强和鲁棒性好等优点。应用MATLAB与组态王软件能进行动态数据交换的功能,在组态王中编写控制程序语言,利用实时采集的温度数据,在已编好的模糊神经网络控制中运行,得到输出值,再由组态王软件把输出值由ADAM-4021模块输送给控制风机的SINE303-018G/022P变频器,实现智能控制砖窑温度的目的。现场试验表明,本文设计的系统简单实用,每年可为该砖厂节约大量燃煤,产生很好的经济和环境价值。在提高生产效率的前提下,增加经济效益,达到节能减排的目的。
参考文献：
[1]. 模糊神经网络建模研究及输油管道监测系统设计[D]. 郑晓京. 北京化工大学. 2003
[2]. 输油管道泄漏检测新方法与关键技术研究[D]. 张宇. 天津大学. 2009
[3]. 输油管道集肤效应电伴热控制系统的研究[D]. 唐小云. 中国计量学院. 2014
[4]. 输油管道缓泄漏检测的一类智能算法研究[D]. 刘胜楠. 东北石油大学. 2014
[5]. 基于混沌时间序列分析的输油管道泄漏故障诊断方法研究[D]. 刘金海. 东北大学. 2008
[6]. 隧道砖窑温度监控系统研究[D]. 厉伟. 湖南科技大学. 2010