两种基于模式识别的枝状燃气管网泄漏定位方法

• 作者: 张丽娟 李帆 王文龙
• 来源期刊: 天然气工业
• 关键词: 城市燃气 管网 泄漏 定位 模式识别 距离 神经网络
• 年，卷（期）: 2007,（8）
• 所属期刊栏目: 储运与集输工程
• 页码范围: 106-108
• 页数: 3页
• 分类号: TE8
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1000-0976.2007.08.033

摘要

燃气管网的泄漏检测及定位研究一直是关注的焦点,但至今尚无较好的办法来实现管网的泄漏检测和定位.为此,介绍两种基于模式识别的枝状燃气管网泄漏检测与定位方法.利用小波分析对枝状燃气管网各端点获取的压力波信号进行消噪处理和奇异性分析,获取各端点压力突变点;再分别用加权最小距离分类器和神经网络法对泄漏点进行识别和定位.加权最小分类器法是基于标准化欧式距离和各属性权值计算基础上,将待检时间向量判定为与之距离最近的类,从而实现对泄漏点的定位;神经网络法分别选择BP网络和线性网络来判定泄漏点发生的管段及在该管段中的具体位置.仿真计算结果表明,两种方法获得的定位结果一致,证明了两种方法的有效性和精确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李帆	华中科技大学环境科学与工程学院	43	674	13.0	25.0
2	王文龙	中国矿业大学建筑工程学院	34	200	6.0	13.0
3	张丽娟	华中科技大学环境科学与工程学院	18	75	5.0	8.0