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《pso優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡在管道泄漏檢測中的應用研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內(nèi)容在學術論文-天天文庫。
1、碩士學位論文曼曼曼皇曼曼曼曼曼曼曼曼曼皇曼曼曼曼曼舅曼量曼曼!曼曼II——一●．,曼曼曼摘要隨著石油管道運輸業(yè)的不斷發(fā)展，管道在國民經(jīng)濟中的地位越來越重要，而管道泄漏事故也時有發(fā)生。管道泄漏不僅會造成能源的浪費，帶來巨大的經(jīng)濟損失，而且會污染環(huán)境，甚至會威脅到人民生命財產(chǎn)的安全。因此，長輸管道的安全運行受到了越來越多的關注，管道泄漏檢測定位成為當前重要的研究課題。管道泄漏檢測與定位方法諸多，其中基于知識的方法由于無需為復雜的管道系統(tǒng)建模、診斷結果受不確定因素影響較小、且具有定性和定量分析的雙重功效，近年來受到業(yè)界的廣泛關注?；诖?，本文以某實際管道運行的數(shù)據(jù)為背
2、景，在前期基于模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡的檢漏方法研究的基礎上，針對存在的一些問題，結合近幾年一些新技術新成果，對管道泄漏的檢測與估計方法做了進一步的研究。其主要內(nèi)容如下t1．針對模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡存在收斂速度慢、易陷入局部最小等問題，本文構建了基于PSO優(yōu)化了的模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡的管道泄漏檢測方法，通過現(xiàn)場真實數(shù)據(jù)的仿真研究，顯示出模糊RBF網(wǎng)絡較模糊BP網(wǎng)絡對管道泄漏檢測具有更高的可靠性和準確性。2．針對一般模糊神經(jīng)網(wǎng)絡運算函數(shù)對模糊邏輯融合不足，且權值的優(yōu)化易陷入局部最優(yōu)等問題，文中將一種以廣義概率積、廣義概率和模糊算子替代其運算函數(shù)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡用于管道的泄漏檢測，
3、并用發(fā)散一收縮PSO(DCPSO)算法優(yōu)化了該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡的權值，建立了DCPSO．FNN神經(jīng)網(wǎng)絡；并在固定權值的基礎上，分別采用基本PSO和DCPSO優(yōu)化廣義模糊算子中悲觀度、樂觀度參數(shù)，經(jīng)仿真研究，該方法具有更高的檢測與估計精度。3．考慮到網(wǎng)絡的結構比較龐大，并且部分權值的影響非常微弱，為提高網(wǎng)絡的檢測效率，本文依據(jù)一定的裁剪算法，將該DCPSO．FNN神經(jīng)網(wǎng)絡進行了裁剪，得到了更為簡捷的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡，并以現(xiàn)場數(shù)據(jù)仿真驗證了裁剪后的網(wǎng)絡可以較為精準地對泄漏進行檢測與估計，從而為實際應用提供了便利。關鍵詞：管道；泄漏檢測與估計；模糊神經(jīng)網(wǎng)絡；廣義概率積；廣義概
4、率和；DCPSO優(yōu)化算法PSO優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡在管道泄漏檢測中的戍用研究鼉曼曼曼!皇曼曼曼曼曼蔓鼉--I_．ElII．一．III鼉曼罡曼寡Abstract’Withthedevelopmentofpipelinetransportation，pipelineisgettingmoreahdmoreimportantinnationaleconomystatus，butthepipelineleakageaccidentalsosometimesOccurs．Thepipelineleakagewillnotonlycausethewastageofpowerr
5、esourceandthehugeeconomiclosses，butalsopollutetheenvironment，threatthesafetyofpeople．Therefore，longpipeline’Ssafeoperationreceivesmoreandmoreattention，thepipelineleakagedetectionandlocalizationhavebecomethecurrentimportantresearchsubject．Therearemanymethodsinpipelineleakagedetectiona
6、ndlocalization。Themethodbasedonknowledgedoesnotneedtoestablishthecomplexmodelofpipelinesystem，anditsdiagnosisresultisnotaffectedbytheuncertaintyfactors，andithasthequalitativeandthequantitativeanalysisdualeffects，SOitreceiveswidespreadattentioninthefieldinrecentyears．Basedonthis，theme
7、thodsofpipelineleakagedetectionandestimationhavebeenfurtherstudied，underthebackgroundoftheactualdatainthepipelineleakagenetwork，intheearlierperiodbasedonthefuzzyBPneuralnetwork’Sleakdetectionmethodstudy’Sfoundation，inviewofexistenceSOMequestions，withtheunionofsomenewtechnologiesandne
8、wachievement
