基于多傳感器信息融合的管道安全運行方法的研究.pdf

1、管道運輸以其成本低、節(jié)省能源、安全性高、供給穩(wěn)定等優(yōu)點，成為石油運輸?shù)闹饕绞?，在國民?jīng)濟的發(fā)展中發(fā)揮著越來越重要的作用。但是，由于輸油管道不可避免的老化，加上一些其他自然原因引起的輸油管道的腐蝕與破壞以及人為的盜油事件，管道泄漏現(xiàn)象頻頻發(fā)生。因此，對管道安全運行系統(tǒng)的研究具有非常重要的意義。
　　針對管道運行狀態(tài)的不確定性問題，為了綜合利用有效的特征信息以及提高泄漏檢測的準確率，設計了一套基于多傳感器信息融合的管道安全運行系統(tǒng)，

2、提出了一種基于D-S證據(jù)融合的管道泄漏檢測方法;并針對處于泄漏狀態(tài)下的管道，提出了一種基于KPCA-SVR的泄漏流量估計方法。本文主要工作如下：
　　分析比較了多種管道檢測方法，在此基礎上，基于多傳感器融合的思想，對管道安全運行系統(tǒng)的實時系統(tǒng)部分進行了詳細設計，該系統(tǒng)的特點是多級信息融合泄漏檢測和在線—離線協(xié)調(diào)工作。
　　為了全面有效地表征管道信號中所蘊含的信息，采用以小波包分解到各個頻率范圍內(nèi)的能量來表征管道信號中的突變信

3、息，以最小二乘多項式一階擬合得到的斜率參數(shù)來表征管道信號的趨勢信息。同時，針對能量特征向量維數(shù)高且非線性強的特點，利用核主成分分析對其進行了維數(shù)壓縮，降低了管道狀態(tài)識別的計算復雜度。
　　針對所設計的管道安全運行實時系統(tǒng)，提出了基于支持向量機D-S證據(jù)融合的泄漏檢測方法。該泄漏檢測方法首先分別對管道壓力信號特征和管道流量信號特征進行基于偏二叉樹支持向量機分類器的構建，然后將待測特征數(shù)據(jù)送入分類器中并實現(xiàn)概率輸出，接著利用D-S證據(jù)

4、理論對概率輸出結(jié)果進行融合。最后根據(jù)預先設定好的決策方法，對融合后的概率輸出結(jié)果進行決策，實現(xiàn)最終管道運行狀態(tài)的判斷。
　　在構建偏二叉樹支持向量機分類器時，每個子偏二叉樹支持向量機分類器包含多個支持向量機分類器。由于樣本獲取難易的不同，導致了樣本分布不均，從而引起了支持向量機分類器的分類邊界向少數(shù)類偏移。針對這一問題，提出了基于核K-均值聚類的多數(shù)類樣本處理方法。該方法首先對多數(shù)類樣本進行核K-均值聚類，然后選擇聚類中具有局部空

5、間代表意義的樣本作為新的訓練樣本代替原始的多數(shù)類樣本作為支持向量機分類器的輸入。該方法有效減少樣本失衡比例，顯著提高了分類的有效性和準確性。在支持向量機參數(shù)尋優(yōu)方面，提出了基于遺傳算法的核K-均值聚類SVM的參數(shù)優(yōu)化方法。
　　當管道處于泄漏狀態(tài)時，準確地判斷泄漏流量的大小，對于控制事故發(fā)生的概率及嚴重程度、制定合理有效的應急救援措施具有十分重要的意義。針對輸油管道系統(tǒng)的復雜性以及不確定性，為了有效地降低系統(tǒng)模型求解的復雜度并且提