气体管道泄漏故障诊断研究PDF电子书下载
交通运输
- 作 者：姚志英着
- 出 版 社：北京：中国物资出版社
- 出版年份：2010
- ISBN：9787504733429
- 页数：158 页
图书介绍：本书在现有研究的基础上提出采用模式识别的方法实现气体管道突发动态泄漏、已有稳态泄漏检测与定位的研究，并对所研究的内容进行验证。 查看图书目录点击购买PDF全本电子书 上一篇：汽车电子控制技术下一篇：公路工程监理工程师执业资格考试应试辅导 《气体管道泄漏故障诊断研究》目录 标签：泄漏 气体 管道 诊断 故障
1 绪论1
1.1 管道运输现状及其泄漏故障的概述1
1.1.1 管道运输的发展现状1
1.1.2 管道运输中存在的问题及其泄漏检测与定位的必要性2
1.1.3 管道泄漏智能诊断的目标及特点5
1.2 管道泄漏故障诊断的研究现状6
1.2.1 管道泄漏检测方法概述6
1.2.2 国外研究现状11
1.2.3 国内研究现状13
2 黏性流体动力学理论及管内流体流动模型15
2.1 引言15
2.2 不可压缩流体的管内流动16
2.2.1 管内不可压缩流体流动基本方程17
2.2.2 黏性流体运动的一般性质18
2.2.3 流体在管内流动的流态19
2.3 可压缩流体的管内流动24
2.3.1 管内可压缩流体动力方程组24
2.3.2 可压缩流体的一维定常流动28
2.4 输气管道的稳态特性分析30
2.4.1 稳态下平坦输气管道的基本公式30
2.4.2 沿程摩阻系数的计算公式31
2.4.3 输气管道的温度变化31
2.5 输气管道的动态特性分析及气体管道泄漏近似模型32
2.5.1 气体管道的动态仿真33
2.5.2 管道瞬变流36
2.6 本章小结39
3 气体管道泄漏检测与定位的实验系统40
3.1 引言40
3.2 实验系统的设计40
3.2.1 实验气动回路40
3.2.2 主要元件的选取41
3.3 实验系统组成42
3.3.1 硬件系统42
3.3.2 软件系统44
3.4 本章小结46
4 气体管道动态泄漏检测与定位的研究47
4.1 引言47
4.2 气体管道突发动态泄漏的实验研究47
4.3 基于小波神经网络的气体管道动态泄漏检测与定位53
4.3.1 基于小波变换的过渡流奇异区域检测53
4.3.2 小波神经网络用于气体管道泄漏检测与定位66
4.4 气体管道动态泄漏诊断软件系统71
4.5 本章小结72
5 基于主动施扰的气体管道稳态泄漏诊断研究74
5.1 引言74
5.2 基于主动施扰法的实验研究75
5.2.1 主动施扰法原理及实验设计75
5.2.2 主动施扰法实验结果及分析75
5.3 基于动态径向基网络的稳态泄漏诊断79
5.3.1 动态径向基网络设计79
5.3.2 稳态泄漏检测与定位结果分析81
5.4 气体管道稳态泄漏主动诊断软件系统89
5.5 本章小结90
6 基于人工免疫聚类的气体管道泄漏检测与定位的研究92
6.1 引言92
6.2 基于动态聚类分析的气体管道泄漏检测与定位92
6.2.1 聚类分析的基本算法93
6.2.2 动态聚类分析算法94
6.2.3 动态聚类在气体管道动态泄漏检测与定位中的实例分析98
6.2.4 动态聚类在基于主动施扰的气体管道稳态泄漏检测与定位中的实例分析115
6.3 基于人工免疫聚类的气体管道泄漏检测与定位的研究133
6.3.1 人工免疫原理134
6.3.2 基于人工免疫进化的动态聚类算法138
6.3.3 实例分析140
6.4 本章小结146
参考文献148
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摘要：本文以“气体管道泄漏故障诊断研究.pdf电子书版文档下载”为中心，从故障诊断方法、故障特征提取、故障诊断系统设计以及实际应用等方面对气体管道泄漏故障诊断进行了深入研究。通过分析气体管道泄漏故障诊断的关键技术，为实际工程应用提供理论依据和参考。
1、故障诊断方法
气体管道泄漏故障诊断方法主要包括基于信号处理的方法、基于人工智能的方法和基于物理模型的方法。基于信号处理的方法通过对泄漏信号进行时域、频域和时频分析，提取泄漏特征。基于人工智能的方法如神经网络、支持向量机等，通过学习泄漏样本数据，实现对泄漏故障的识别。基于物理模型的方法则是通过建立泄漏物理模型，分析泄漏过程，从而实现故障诊断。
在“气体管道泄漏故障诊断研究.pdf电子书版文档下载”中，作者详细介绍了这三种方法的原理、优缺点以及在实际应用中的适用性，为读者提供了丰富的理论基础。
此外，作者还提出了一种基于多传感器融合的故障诊断方法，通过整合多种传感器数据，提高故障诊断的准确性和可靠性。
2、故障特征提取
故障特征提取是气体管道泄漏故障诊断的关键环节。在“气体管道泄漏故障诊断研究.pdf电子书版文档下载”中，作者详细介绍了多种故障特征提取方法，如时域特征、频域特征、时频特征和统计特征等。
针对不同类型的泄漏故障，作者分析了不同特征提取方法的适用性，并提出了基于特征选择和降维的故障特征提取方法，以提高故障诊断的效率和准确性。
此外，作者还提出了一种基于深度学习的故障特征提取方法，通过训练深度神经网络，自动提取泄漏特征，为故障诊断提供更有效的支持。
3、故障诊断系统设计
气体管道泄漏故障诊断系统设计主要包括硬件设计和软件设计。在硬件设计方面，作者介绍了多种传感器、数据采集模块和执行机构等硬件设备的选择和配置。在软件设计方面，作者详细阐述了故障诊断算法的实现过程，包括数据预处理、特征提取、故障识别和结果输出等环节。
在“气体管道泄漏故障诊断研究.pdf电子书版文档下载”中，作者针对实际工程应用，设计了一种基于嵌入式系统的气体管道泄漏故障诊断系统，实现了实时监测和故障诊断。
此外，作者还提出了一种基于云计算的故障诊断系统，通过将数据上传至云端，实现远程监控和故障诊断，提高了系统的可靠性和实用性。
4、实际应用
气体管道泄漏故障诊断在实际工程应用中具有重要意义。在“气体管道泄漏故障诊断研究.pdf电子书版文档下载”中，作者介绍了多个实际应用案例，如天然气管道泄漏检测、城市供水管道泄漏检测等。
通过分析这些案例，作者总结了气体管道泄漏故障诊断在实际应用中的经验和教训，为读者提供了宝贵的实践指导。
此外，作者还提出了一种基于物联网的气体管道泄漏故障诊断系统，通过整合物联网技术，实现泄漏故障的实时监测、预警和处置，提高了系统的智能化水平。
总结：
本文从故障诊断方法、故障特征提取、故障诊断系统设计以及实际应用等方面对气体管道泄漏故障诊断进行了深入研究。通过分析“气体管道泄漏故障诊断研究.pdf电子书版文档下载”中的内容，为实际工程应用提供了理论依据和参考。
本文的研究成果对于提高气体管道泄漏故障诊断的准确性和可靠性，保障管道安全运行具有重要意义。
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