一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统及方法
【专利摘要】一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统及方法包括一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统(简称本系统)及一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测方法(简称本方法)；本系统包括输入模块、输气管道传输机理模型、神经网络补偿模型、管道系统信号采集模块、修正输出处理模块及误差获取模块；本方法为建立输气管道数学模型、得出输气管道状态空间方程、处理输气管道状态空间方程的流量信号、建立RBF神经网络以及验证检测模型。结合输气管道流动数学模型与基于知识的检测方法，研究末端负载、管径、管道弯曲、环境温度、气体波速及压缩系数、管道水力摩阻系数等并监测输气管道泄漏。训练管道模型，获取适应管道工况变化的准确模型。
【专利说明】
-种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统及方法
技术领域
[0001 ]本发明设及一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统及方法，属于自动控 制及泄漏检测技术W及气体管道泄漏检测领域。
【背景技术】
[0002] 经过几十年的发展，国内外研究人员提出了多种管道泄漏检测及定位方法并应用 于工程实际。基于硬件的方法利用携带或安装在管道上的各种不同机理的传感器来检测泄 漏并进行定位，该方法是早期主要采用的泄漏检测与定位的方法。目前，W软件为主，软、硬 件相结合的基于监视控制与数据采集的泄漏检测与定位技术受到广泛的关注，并逐渐成为 管道泄漏检测技术的主流。
[0003] 基于软件的检测方法是依靠管道内流量和压力的测量、质量和体积守恒、管道流 动动力学模型等原理通过计算机编程来实现泄漏检测。基于软件的方法可分为基于信号处 理的方法、基于知识的方法和基于管道数学模型的方法。基于信号处理的方法有负压波法、 质量/体积平衡法、压力点分析法、声波检测法等;基于知识的方法有基于专家系统的方法、 基于模式识别的方法、基于神经网络的方法;基于数学模型的管道泄漏检测与定位方法可 分为瞬态模型法、滤波器法、系统辨识法等。
[0004] 申请号为201210563120.3,标题为"一种管道气体泄漏检测装置"；申请号为 200920293127.1，标题为"一种压力管道泄漏测试装置"；申请号为200620127803.4,标题为 "一种地下管线泄漏检测装置"；申请号为200810104233.0,标题为"一种管道泄漏检测系 统"；申请号为20 10 10002941.0,标题为"一种气体管道泄漏检测装置"；申请号 201220078512.6,标题为"用于气体管道的漏点检测定位系统"等，上述运些专利都是侧重 于设计利用各类传感器和仪表检测泄漏的装置，属于基于硬件的管道泄漏检测技术。硬件 检测技术具有检测准确、灵敏度高等优点，并且能够确定泄漏位置和泄漏量的大小，但是硬 件检测技术具有明显的缺点，运是因为硬件检测需要在管线上布置大量的传感器等硬件设 备，安装和维护成本非常巨大，并且对于埋地管线的检测硬件检测的复杂度将更大，目前一 般不单独作为管道检测手段，通常配合软件使用。
[0005] 申请号为201310169679.2,标题为"基于音波信号的输气管道泄漏检测装置与检 测方法"的专利，提出采用音波传感器采集管道内流体动态压力信号，对音波信号进行特征 提取并进行泄漏判断的方法。但音波传感器采集到的动态压力信号比较微弱，易受外界环 境干扰，不宜远传。
[0006] 申请号为201310523173.7,标题为"一种管道泄漏实验装置及实验方法"的专利， 提出采用溫度计、体积流量计和压力表等仪器，通过比较流体稳态泄漏速率计算值和测量 值得到流体稳态泄漏速率修正模型，研究在不同工况下流体泄漏特征与规律，为管道维护 和泄漏检测提供依据。
[0007] 申请号为200610172271.0,标题为"基于人工神经网络的管道泄漏的检测方法"的 专利，提出了采用神经网络进行泄漏检测，利用神经网络法较强的适应性和预测能力，但缺 乏物理基础，对训练样本W外的数据，预测效果不佳，有时甚至与实际工业过程矛盾。
[000引申请号为201010004704.8,标题为"输气管道泄漏检测定位装置及其检测定位方 法"的专利，提出建立管内气体流动的瞬态数学模型并采用特征线法进行求解，利用模型中 压力、流量计算值与压力、流量传感器实测值的误差来判断泄漏，由于机理模型在求解过程 中需要进行一些简化和近似，因此必然会带来误差。
[0009] 综上所述，W上设及气体管道泄漏检测方法和技术大多是通过压力、流量、溫度、 音波等各类传感器检测信号并进行信号特征分析提取泄漏信息的装置和方法，各种泄漏检 测方法各有优缺点，单一一种泄漏检测方法很难在各个性能指标上均达到良好的效果，如 果将多种方法进行有机结合，取长补短，将可W提高泄漏检测与定位的性能。本申请基于神 经网络的方法和基于管道数学模型的方法相结合，解决W下两个方面的问题:一方面，本申 请仅采用高精度压力传感器采集压力信号，减少设备初期投资，节约成本;另一方面，将具 有较好物理基础的模型法与具有较强的适应性和预测能力神经网络相结合，提高输气管道 泄漏检测精度。
[0010] 本申请致力于将"基于气体管道流动数学模型的方法"同"基于知识的检测方法" 相结合，优势互补，研究输气管道在末端负载变化、管径发生变化、管道发生弯曲W及环境 溫度、气体波速、气体压缩系数、管道水力摩阻系数等参数变化的多种状态下检测模型的适 应性，用于输气管道的监测及泄漏检测，提出一种输气管道建模及泄漏检测方法。
【发明内容】
[0011] 本申请目的在于克服基于硬件的输气管道泄漏检测技术成本高、运行维护困难W 及基于传统的输气管道传输机理模型适应性差、精度低的现状，提出一种适应多种状态变 化的输气管道泄漏检测系统及方法。
[0012] 本申请提出一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统及方法，包括一种适 应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统（简称本系统)及一种适应多种状态变化的输气 管道泄漏检测方法(简称本方法）；
[0013] 其中，本系统包括:输入模块、输气管道、输气管道传输机理模型、神经网络补偿模 型、管道系统信号采集模块、修正输出处理模块及误差获取模块；
[0014] 其中，所述的输入模块包括实际系统输入、输气管道传输机理模型输入及神经网 络补偿模型输入；
[0015] 其中，系统输入、输气管道传输机理模型输入及神经网络补偿模型输入=者可W 相同，也可W不同；实际系统输入为管道的初始条件和边界条件W及输气管道的各个参数；
[0016] 其中，所述的输气管道传输机理模型(后续简称"机理模型"），其建立过程为:对气 体在输气管道中传输的连续性方程和运动方程进行推导和简化，建立输气管道稳态和动态 数学模型，并对输气管道非线性偏微分形式的数学模型进行求解，建立气体管道状态空间 方程，并对模型中流量信号进行处理；
[0017] 其中，所述的神经网络补偿模型（后续简称"神经网络"），其建立过程为：由于RBF (Radial Basis Function,RBF)神经网络既有生物背景又可W W任意精度逼近非线性函 数，并且只要中屯、点选择适当，只需要很少的神经元就可获得很好的逼近效果，还具有唯一 最佳逼近点的优点，本申请选取RB巧申经网络，确定网络拓扑结构、网络输入向量和目标向 量，建立神经网络模型补偿;并且在负载改变时的不同工况下进行网络训练和测试，补偿输 气管道传输机理模型因为多种状态变化所带来的误差；
[0018] 其中，所述的管道系统信号采集模块是指采用安装在管道沿线各节点上的高精度 压力传感器，对沿输气管道传输方向上各个节点压力信号进行采集，即获取本系统中压力 信号实测值；
[0019] 其中，所述的修正输出处理模块是指将输气管道传输机理模型的计算输出值与神 经网络补偿模型的输出进行求和：其中，机理模型为主模型，神经网络为补偿模型，用于补 偿输气管道传输机理模型存在的误差，主模型和补偿模型结合，建立输气管道的混合模型， 可W更好地监测输气管道运行状态并判断泄漏的发生，从而有效提高检测精度；
[0020] 其中，所述的误差获取模块计算输气管道各节点压力传感器实测值与机理模型计 算输出值之间的误差，该误差作为神经网络训练的输出向量;误差获取模块还计算压力信 号实测值与补偿后输气管道的混合模型输出值之间的误差，该误差平方和最小作为网络训 练的目标值，该值接近于0或者越小越好；
[0021 ] -种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统各模块的连接关系如下：
[0022] 输入模块与输气管道传输机理模型、神经网络补偿模型和管道系统信号采集模块 相连，修正输出处理模块与输气管道传输机理模型、神经网络补偿模型、管道信号采集模块 和误差获取模块相连，误差获取模块与管道信号采集模块和修正输出处理模块相连。
[0023] -种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测方法，即本方法，是基于一种适应多 种状态变化的输气管道泄漏检测系统进行输气管道泄漏检测与补偿，具体步骤如下：
[0024] 步骤一、考虑到安装流量计会破坏原流场而影响测试精度，还会造成压力损失，在 搭建一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统时，采用精度较高的压力传感器取代 常规的管道泄漏检测系统中的流量计，统一采集输气管道各个节点上的压力信号；
[0025] 步骤二、将步骤一采集到的初始时刻输气管道各节点上的压力值作为初始条件， 输气管道首末端压力传感器在各个时刻采集到的压力值作为边界条件，初始条件和边界条 件W及管道的各个参数作为本系统已知的输入条件；
[0026] 步骤=、基于输气管道传输连续性方程、运动方程和状态方程建立输气管道传输 机理模型，具体步骤如下：
[0027] 步骤3.1推导和简化处理输气管道传输机理模型的连续性方程和运动方程，并结 合气体状态方程，建立输气管道的动态偏微分方程形式的简化数学模型；
[0028] 其中，所述的连续性方程为：
[0029；
[0030；
[0031；
[0032] 其中，P-一输气管道中气体压力，Pa;
[0033] qm--输气管道质量流量，kg/s;
[0034] t--时间变量，S ;
[0035] X一一沿输气管道的长度变量，m;
[0036] A一一输气管道横截面积，m2;
[0037] a--气体波速，m/s;
[00測 g--重力加速度，m/s2;
[0039] 0一一输气管道轴线方向与水平面间夹角，rad;
[0040] A一一输气管道水力摩阻系数，无量纲；
[0041] D-输气管道内径，m;
[0042] 步骤3.2对步骤3.1建立的简化数学模型进行求解，具体为:基于中屯、隐式差分法 对输气管道动态方程进行差分化，得出输气管道状态空间方程；
[0043] 甘由_配成的輪与咎诺处太巧间古巧电.
[0044]
[0045 ]式中X( j ) = [pi, j , ??'Pm j , Qml, j ,'''Qmn, j ]T ;
i 为常系数矩阵
，与本 系统状态向量的函鑽
是与边界条件有关的项，此处假设已知的是首端边界条 件Xo;
[0046] 步骤3.3对步骤3.2得到的输气管道状态空间方程中流量信号采用气体流动公式 计算法、两点压差法和近似模型法进行处理；
[0047] 步骤四、建立神经网络补偿模型，并补偿因为近似和简化对机理模型带来的误差， 具体步骤如下：
[004引步骤4.1比较各种人工神经网络的优缺点并选择RB巧巾经网络来建立输气管道的 神经网络补偿模型.
[0049] 步骤4.2在步骤4.1基础上，建立输气管道的神经网络补偿模型，其具体结构:具体 采用含输入层、隐含层和输出层的S层RB巧申经网络，并确定神经网络补偿模型的输入向量 为j时刻输气管道上n个节点的压力计算值：即步骤3.2中的pi,j.…Pn, J，输出向量为j+1时刻 输气管道上各节点上实际测量值与机理模型计算值之间的压力偏差，隐含层采用高斯核函 数作为径向基函数；
[0050] 步骤4.3为了使神经网络补偿模型的训练和学习更加容易，对步骤4.2中确定的神 经网络补偿模型的输入向量和输出向量进行数据归一化处理，将其变换到[-1,1]或[0，1] 的范围内，W此来减轻RB巧申经网络训练时的难度，并且避免因为输入输出数据数量级差别 较大而造成网络预测误差较大；
[0化1 ] 步骤4.4在步骤4.2和4.3基础上，进一步对RB巧巾经网络进行设计，具体体现在:在 输气管道的末端用气量发生变化的多种不同工况下对RB巧巾经网络进行训练和测试；
[0052] 具体的，采用MATLAB开发环境编写.m文件程序，对本发明一种适应多种状态变化 的输气管道泄漏检测系统进行具体实现及实验验证，验证在不同工况下此检测系统的准确 性，并对异常情况的压力数据进行测试，分析输气管道中存在泄漏时的判断依据。
[0053] 经过上述四个步骤即完成了一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测方法。 [0化4]有益效果
[0055]本发明提出的一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统及方法，具有如下 有益效果：
[0056] 1.本发明的一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统及方法，仅采用压力 信号建立适应多状态变化的输气管道泄漏检测系统及方法，故仅需安装高精度的压力传感 器采集压力信号即可，进一步节约了初期投资和运营维护成本；
[0057] 2.本发明的一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统及方法，通过对输气 管道连续性方程和运动方程进行理论分析，得到一对非线性偏微分方程，采用中屯、隐式差 分法对该简化模型进行数值求解，建立了气体管道无泄漏态空间方程，基于此方程可计算 出管道沿线上各节点所有时刻的压力，为泄漏检测提供了参考依据，能够及时发现并准确 定位泄漏位置、估计泄漏量并报警，从而更加有效地监测输气管道运行状况；
[0058] 3.本发明的一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统及方法，通过确定管 道在无泄漏时的网络拓扑结构，W及网络输入向量和目标向量，采用神经网络补偿管道机 理模型中多种状态的变化，并在末端负载发生变化的多种工况下对网络进行训练和测试， 建立了气体管道RB巧巾经网络补偿模型，可有效补偿机理模型存在的误差；
[0059] 4.本发明的一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测方法，在输气管道中采用 机理模型和神经网络相结合，并采用MATLAB环境建立混合模型进行具体实现和理论仿真， 验证了本发明所提出的系统可适应管道多种状态和负载的变化，具有较高的精度，可准确 监测输气管道的运行状态，且当管道发生泄漏时能迅速判断，从而实现高效的输气管道泄 漏定位与检测。
【附图说明】
[0060] 图1是本发明一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统及方法的系统组成 示意图；
[0061] 图2是本发明一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统及方法实施例中的 输气管道RB巧巾经网络结构图；
[0062] 图3是本发明一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统及方法实施例中实 验管道压力采样点和模拟泄漏所在位置示意图；
[0063] 图4是本发明一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统及方法实施例中的 工况2各个节点测试RB巧巾经网络时混合模型输出值、机理模型计算值和实测值之间对比的 结果图。
【具体实施方式】
[0064] 下面结合附图和实施例对本发明做进一步说明和详细描述：
[0065] 图1是本发明一种适应多状态变化的输气管道泄漏检测系统及方法的系统组成示 意图；图2是本发明提出的输气管道无泄漏时RB巧申经网络补偿模型结构图，由图2可见，该 RB巧申经网络采用S层网络结构，分别是输入层、隐含层和输出层，其中网络模型输入向量 为j时刻管道上n个节点的压力计算值，输出向量为j+1时刻管道上各节点上实际测量值与 机理模型计算值之间的压力偏差，隐含层采用高斯核函数作为径向基函数。
[0066] 本发明提出的一种适应多状态变化的输气管道泄漏检测系统中，机理模型是通过 气体在输气管道中传输的连续性方程和运动方程建立起来的，是主模型，起主要的作用； RB巧申经网络作为误差估计模型，对溫度、管径、管道弯曲、管道与水平方向的夹角、水力摩 阻系数、气体压缩系数等多种状态参数的动态变化给机理模型带来的误差进行补偿，为提 高混合模型精度起微调的作用，并对不同工况下管道模型进行训练，获取可W适应管道正 常工况变化的准确模型。
[0067] 实施例
[0068] 本实施例的一种适应多状态变化的输气管道泄漏检测系统中的输气管道为内径 10mm、长度75m的钢管，其中气源为空气压缩机，可W产生压力范围为0~0.7Mpa(表压)的压 缩气体，输气管道上多处安装高精度压力传感器采集压力信号，并且沿管道不同位置模拟 了内径大小不同的泄漏孔，输气管道末端通过安装节流阀调节流量模拟不同工况，节流阀 后接消音器通向大气。本实施例的一种适应多状态变化的输气管道泄漏检测系统共模拟了 五种工况，末端流量为343.3、347.5、355.1、368.4、372.3,单位是g/min(克/分钟），分别为 工况1、工况2、工况3、工况4和工况5。建立RB巧巾经网络时，采用工况1、3、5的数据作为训练 算法中的数据用于训练RB巧巾经网络，采用工况2和工况4测试网络状态。具体的压力采集位 置(S1-S7)和模拟泄漏所在位置化1-L3)如图3所示。
[0069] 工况2测试RB巧申经网络混合模型输出值(修正值）、机理模型输出值(计算值)和压 力传感器实测压力数据(实测值)之间在各个压力采样点上的对比结果如图4所示。第1个节 点是首端边界条件，图4中显示第2个节点到第7个节点压力数据。
[0070] 从图4可W看出除了在输气管道第2点上个别采样点混合模型误差比机理模型误 差稍大一点外，其它各个点上所有采样点上混合模型误差都要小于机理模型误差，说明建 立的补偿模型起到了很好的调节作用。管道上各个压力采样点上(首端除外)机理模型误差 化rror of Mechanism model,简称EM)和混合模型误差化rror of Hybrid model,简称EH) 最大值和最小值W及相应的采样点(时刻）的位置(i)如下表1所示，单位均为化。从表1中可 W看出，机理模型压力计算值在节点3,4,5,6上与实际测量值之间存在着一定的误差，而混 合模型压力预测值与实测值之间的误差很小，甚至小于压力传感器测量误差(实验系统中 压力传感器最大测量误差在1220化左右），预测精度很高。
[00711 要1 丫凡19枕舟照刑末n、甩会照刑坦単姑hk
[0072
[0073] W上所述的实施例为本发明一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统及 方法的较佳实施例而已，本发明不应该局限于该实施例和附图所公开的内容。凡是不脱离 本发明所公开的精神下完成的等效或修改，都落入本发明保护的范围。
【主权项】
1. 一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统及方法，其特征在于： 包括一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统（简称本系统）及一种适应多种 状态变化的输气管道泄漏检测方法(简称本方法）； 其中，本系统又包括:输入模块、输气管道、输气管道传输机理模型、神经网络补偿模 型、管道系统信号采集模块、修正输出处理模块及误差获取模块。2. 如权利要求1所述的一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统，其特征还在 于： 所述的输入模块包括实际系统输入、输气管道传输机理模型输入及神经网络补偿模型 输入； 其中，系统输入、输气管道传输机理模型输入及神经网络补偿模型输入三者可以相同， 也可以不同；实际系统输入为管道的初始条件和边界条件以及输气管道的各个参数。3. 如权利要求1所述的一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统，其特征还在 于： 所述的输气管道传输机理模型（后续简称"机理模型"），其建立过程为:对气体在输气 管道中传输的连续性方程和运动方程进行推导和简化，建立输气管道稳态和动态数学模 型，并对输气管道非线性偏微分形式的数学模型进行求解，建立气体管道状态空间方程，并 对模型中流量信号进行处理； 所述的神经网络补偿模型（后续简称"神经网络"），其建立过程为：由于RBF(Radial Basis Functi〇n，RBF)神经网络既有生物背景又可以以任意精度逼近非线性函数，并且只 要中心点选择适当，只需要很少的神经元就可获得很好的逼近效果，还具有唯一最佳逼近 点的优点，本申请选取RBF神经网络，确定网络拓扑结构、网络输入向量和目标向量，建立神 经网络模型补偿;并且在负载改变时的不同工况下进行网络训练和测试，补偿输气管道传 输机理模型因为多种状态变化所带来的误差。4. 如权利要求1所述的一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统，其特征还在 于： 所述的管道系统信号采集模块是指采用安装在管道沿线各节点上的高精度压力传感 器，对沿输气管道传输方向上各个节点压力信号进行采集，即获取本系统中压力信号实测 值； 所述的修正输出处理模块是指将输气管道传输机理模型的计算输出值与神经网络补 偿模型的输出进行求和： 其中，机理模型为主模型，神经网络为补偿模型，用于补偿输气管道传输机理模型存在 的误差，主模型和补偿模型结合，建立输气管道的混合模型，可以更好地监测输气管道运行 状态并判断泄漏的发生，从而有效提高检测精度。 其中，所述的误差获取模块计算输气管道各节点压力传感器实测值与机理模型计算输 出值之间的误差，该误差作为神经网络训练的输出向量;误差获取模块还计算压力信号实 测值与补偿后输气管道的混合模型输出值之间的误差，该误差平方和最小作为网络训练的 目标值，该值接近于〇或者越小越好。5. 如权利要求1所述的一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统，其特征还在 于： 各模块的连接关系如下： 输入模块与输气管道传输机理模型、神经网络补偿模型和管道系统信号采集模块相 连，修正输出处理模块与输气管道传输机理模型、神经网络补偿模型、管道信号采集模块和 误差获取模块相连，误差获取模块与管道信号采集模块和修正输出处理模块相连。6. 如权利要求1所述的一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测方法，其特征在于： 具体步骤如下： 步骤一、考虑到安装流量计会破坏原流场而影响测试精度，还会造成压力损失，在搭建 一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统时，采用精度较高的压力传感器取代常规 的管道泄漏检测系统中的流量计，统一采集输气管道各个节点上的压力信号； 步骤二、将步骤一采集到的初始时刻输气管道各节点上的压力值作为初始条件，输气 管道首末端压力传感器在各个时刻采集到的压力值作为边界条件，初始条件和边界条件以 及管道的各个参数作为本系统已知的输入条件； 步骤三、基于输气管道传输连续性方程、运动方程和状态方程建立输气管道传输机理 丰旲型； 步骤四、建立神经网络补偿模型，并补偿因为近似和简化对机理模型带来的误差； 经过上述步骤一到步骤四即完成了一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测方法。7. 如权利要求6所述的一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测方法，其特征在于： 步骤三输气管道传输机理模型的建立，其具体步骤如下： 步骤3.1推导和简化处理输气管道传输机理模型的连续性方程和运动方程，并结合气 体状态方程，建立输气管道的动态偏微分方程形式的简化数学模型； 其中，所述的连续性方程为：其中，P-一输气管道中气体压力，Pa; Qm--输气管道质量流量，kg/S ; t--时间变量，S ; X一一沿输气管道的长度变量，m; A--输气管道横截面积，Hl2 ; a--气体波速，m/s; g--重力加速度，m/s2; Θ--输气管道轴线方向与水平面间夹角，rad; λ一一输气管道水力摩阻系数，无量纲； D--输气管道内径，m; 步骤3.2对步骤3.1建立的简化数学模型进行求解，具体为:基于中心隐式差分法对输 气管道动态方程进行差分化，得出输气管道状态空间方程； 其中，所述的输气管道状态空间方程为：式中父(』_) = [?1，：1，...？11,」，(11111小...(111111,」]，^=:>/11￡?，为|^|系数矩阵;（= 14 1〔，与本系 统状态向量的函数;5 = ^r1Z),是与边界条件有关的项，此处假设已知的是首端边界条件 Xo; 步骤3.3对步骤3.2得到的输气管道状态空间方程中流量信号采用气体流动公式计算 法、两点压差法和近似模型法进行处理。8. 如权利要求6所述的一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测方法，其特征还在 于： 步骤四建立神经网络补偿模型并补偿因为近似和简化对机理模型带来误差的具体步 骤如下： 步骤4.1比较各种人工神经网络的优缺点并选择RBF神经网络来建立输气管道的神经 网络补偿模型； 步骤4.2在步骤4.1基础上，建立输气管道的神经网络补偿模型，其具体结构:具体采用 含输入层、隐含层和输出层的三层RBF神经网络，并确定神经网络补偿模型的输入向量为j 时刻输气管道上η个节点的压力计算值：即步骤3.2中的Pl,…·ρη,」，输出向量为j+1时刻输 气管道上各节点上实际测量值与机理模型计算值之间的压力偏差，隐含层采用高斯核函数 作为径向基函数； 步骤4.3为了使神经网络补偿模型的训练和学习更加容易，对步骤4.2中确定的神经网 络补偿模型的输入向量和输出向量进行数据归一化处理，将其变换到[_1，1]或[〇，1]的范 围内，以此来减轻RBF神经网络训练时的难度，并且避免因为输入输出数据数量级差别较大 而造成网络预测误差较大； 步骤4.4在步骤4.2和4.3基础上，进一步对RBF神经网络进行设计，具体体现在:在输气 管道的末端用气量发生变化的多种不同工况下对RBF神经网络进行训练和测试。9. 如权利要求8所述的一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测方法，其特征还在 于： 其步骤4.4在步骤4.2和4.3基础上，进一步对RBF神经网络进行设计与实现，具体的，采 用MATLAB开发环境编写.m文件程序，对本发明一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测 系统进行具体实现及实验验证，验证在不同工况下此检测系统的准确性，并对异常情况的 压力数据进行测试，分析输气管道中存在泄漏时的判断依据。
【文档编号】F17D5/06GK106015951SQ201610530135
【公开日】2016年10月12日
【申请日】2016年7月7日
【发明人】王军茹, 付兴建, 刘丽华, 曹荣敏, 王巧玲
【申请人】北京信息科技大学