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基于压力时间序列的输油管道在线泄漏故障诊断算法
引用本文:刘金海,张化光,冯健.基于压力时间序列的输油管道在线泄漏故障诊断算法[J].东北大学学报(自然科学版),2009,30(3):321-324.
作者姓名:刘金海  张化光  冯健
作者单位:东北大学信息科学与工程学院,辽宁,沈阳,110004
基金项目:国家自然科学基金,国家创新研究群体科学基金 
摘    要:针对输油管道中的泄漏问题提出一种基于混沌特性的输油管道压力时间序列在线故障诊断算法.该算法通过重构时间序列的相空间,求得输油管道压力序列的嵌入维为5维,嵌入延迟为4.以5维重构向量作为神经网络模型的输入,先离线训练网络,得到初始参数,然后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.通过对实测数据的仿真表明本算法可以检测压力故障,证明了本算法在实际中的有效性.

关 键 词:输油管道  压力时间序列  泄漏故障诊断  相空间重构  神经网络  

On-Line Leak-Detection Method for Pressure Time Series of Oil Pipeline
LIU Jin-hai,ZHANG Hua-guang,FENG Jian.On-Line Leak-Detection Method for Pressure Time Series of Oil Pipeline[J].Journal of Northeastern University(Natural Science),2009,30(3):321-324.
Authors:LIU Jin-hai  ZHANG Hua-guang  FENG Jian
Institution:LIU Jin-hai,ZHANG Hua-guang,FENG Jian(School of Information Science & Engineering,Northeastern University,Shenyang 110004,China.)
Abstract:An on-line leak-detection method based on pressure time series of oil pipeline is proposed for leakage.Reconstructing the phase-space of pressure time series of oil pipeline,the numbers of embedding dimensions and embedding computation delays are given as 5 and 4,respectively.Taking the 5-D reconstructing vectors as the input to the neural network model,the proposed method is used to train the network off-line so as to obtain the initial parameters and,then,train the model on-line to implement the on-line m...
Keywords:oil pipeline  pressure time series  leak-detection  phase-space reconstruction  neural network  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
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