两相流管道泄漏声发射检测技术研究

目录

声明

目 录

第一章 绪 论

1.1研究背景

1.2声发射技术在两相流管道泄漏方面的检测现状

1.2.1两相流管道泄漏检测方法

1.2.2两相流管道泄漏的声发射信号处理技术

1.2.3两相流输送管道泄漏的声发射检测机器学习

1.3论文的主要研究内容

第二章 两相流管道泄漏声发射检测技术理论基础

2.1声发射检测技术基本理论

2.1.1声发射技术的概念

2.1.2声发射广义定义

2.1.3声发射波的传播

2.1.4声发射检测的基本原理

2.1.5声发射检测技术的特点

2.2两相流管道泄漏声发射检测机理

2.2.1两相流管道流动概述

2.2.2两相流管道泄漏声发射信号的传播特性

2.2.3两相流管道泄漏声发射检测理论模型

2.3声发射信号采集原理与信号传输

2.3.1声发射传感器和信号采集

2.3.2声发射信号的传输

2.4声发射信号分析方法及研究现状

2.4.1声发射信号分析方法

2.4.2声发射信号分析方法的研究现状

2.5本章小结

第三章 两相流管道泄漏声发射检测实验研究

3.1两相流管道泄漏的声发射检测实验系统设计

3.1.1实验装置的建立

3.1.2搭建声发射信号采集系统

3.2两相流管道泄漏的声发射检测实验研究方案

3.3两相流管道泄漏声发射检测实验结果分析

3.3.1两相流管道泄漏信号与背景噪声信号的对比分析

3.3.2两相流管道泄漏和其他介质的管道泄漏的区别

3.3.3不同两相流流型的管道泄漏与声发射信号的相关性分析

3.3.4气体压力对声发射信号及谱特征的影响

3.4本章小结

第四章 两相流管道泄漏声发射特征提取方法研究

4.1两相流管道泄漏声发射信号的多种方法的特征提取

4.1.1泄漏信号的小波包分解的特征提取

4.1.2泄漏信号的经验模态分解的特征提取

4.1.3泄漏信号的局部均值分解的特征提取

4.2基于泄漏声发射信号的三种特征方式提取对比研究

4.3本章小结

第五章 两相流管道泄漏智能识别模型研究

5.1人工神经网络

5.1.1神经网络简介

5.1.2 BP 神经网络

5.1.3 BP 神经网络的数据集建立及训练结果分析

5.2深度学习基础理论

5.2.1机器学习方法

5.3深度学习模型简介

5.3.1堆栈自编码

5.3.2深度置信网络

5.4基于堆栈自编码和深度置信的两相流管道泄漏状态识别

5.4.1 堆栈自编码中网络节点数目对识别正确率的影响

5.4.2 堆栈自编码中迭代步数等参数变化对识别正确率的影响

5.4.3深度置信网络迭代结果分析

5.5智能算法模型比较

5.6本章小结

第六章 结论与展望

6.1主要结论

6.2创新点

6.3今后研究展望

参考文献

攻读硕士学位期间取得的学术成果

致 谢