一、基于3个传感器的管道泄漏相关定位算法（论文文献综述）
黎晨[1]（2021）在《基于声发射信号的管道泄漏检测及定位方法研究》文中研究说明随着管道运输行业的蓬勃发展,管道老化、管道泄漏等问题也日益凸显。管道泄漏不仅会造成环境污染,而且严重影响人们的生命和财产安全。因此针对管道进行泄漏检测和泄漏点定位的研究具有十分重要的意义。本文分析了管道泄漏和定位研究中的重点和难点问题,设计了一套基于STM32的管道泄漏声发射信号检测和定位系统。本文的主要做了如下的工作:（1）通过对现有管道泄漏检测方法的分析,并基于管道泄漏声发射信号的产生原理及其传播特性,提出通过对管道泄漏声发射信号的检测完成对管道泄漏的定位。（2）通过对现有信号去噪方法的分析,设计了一种改进的小波阈值函数,并采用该改进的小波阈值函数对含噪信号进行了去噪,结果表明改进的小波阈值函数其去噪效果优于其它阈值函数。基于上述分析,通过对变分模态分解VMD算法在信号处理中所显示出的优点,提出了一种变分模态分解VMD和改进的小波阈值的联合去噪算法。通过对已知信噪比的不同含噪信号的去噪处理,验证了所提出的联合去噪算法能够更加有效地提高信号的信噪比。（3）完成了基于STM32的管道泄漏检测和定位系统的设计。硬件方面主要包括单片机和传感器的选型以及信号调理模块的设计;软件方面主要包括下位机和上位机的设计,下位机主要完成对采集到的传感器信号的软件去噪处理,同时判定管道是否泄漏,并估计泄漏点位置,之后将得到的管道泄漏信息传送给上位机进行显示。（4）搭建了管道泄漏检测与定位系统,并进行了相关实验。实验时,使用三种不同加权函数加权的广义互相关算法对两传感器的信号进行了时延估计并对结果进行了对比。最终选用SCOT函数加权的广义互相关算法实现了对管道泄漏声发射信号传播速度的计算,同时完成了管道泄漏位置的估计。实验结果表明本文设计的管道泄漏检测与定位系统可以有效地检测出管道是否发生泄漏,并能准确估计出泄漏点的位置。同时,实验结果证明,本文所设计的联合去噪算法能有效抑制噪声对定位精度的影响。
孙烨辰[2]（2021）在《压力气体微孔泄漏源定位的超声方法研究》文中研究说明压力气体发生泄漏将对人们的生命和财产安全造成难以估量的损失,故对微孔泄漏源进行定位极具意义。然而,现有的基于波达方向估计（Direction of Arrival,DOA）与基于到达时间差（Time Delay of Arrival,TDOA）的定位方法在相干源和噪声干扰下分别存在漏警、网格失配、精度不足等问题。针对这些问题,本文在现有研究成果的基础上对稀疏表示类DOA估计方法与TDOA类方法进行了以下研究工作,主要包括:（1）提出一种无网格划分的稀疏重构DOA估计方法。为克服噪声干扰,运用改进的脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network,PCNN）结合集成经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）对采集信号进行预处理,消除噪声干扰的同时获得噪声矩阵。为克服相干源信号的干扰,采用Toeplitz矩阵重构的方法恢复协方差矩阵的秩。为避免产生网格失配,围绕总变化极小化的约束准则,逐步分解信号模型从而将全域优化问题逐步转换为迹最小化的个别波达角优化解问题。为验证提出方法的有效性,与现有DOA估计方法做对比试验,所提方法在低信噪比与相干信源干扰的环境中具有更易分辨的功率谱谱峰、更高的估计精度及对多个相邻目标的分辨能力。（2）提出一种基于反演卫星模型的改进量子遗传定位方法。为降低定位效果对传感器阵元数量的依赖性,参考卫星四元定位的原理,根据传感器与泄源“一发四收”的反演关系,推导了一组非线性超定方程组。为求解该方程组,引入量子遗传算法（Quantum Genetic Algorithm,QGA）。为解决该算法陷入局部最优解的缺陷,对其添加fmincon约束条件进行改进,寻得空间最优值。为获取更准确的时延,将PCNN模型的内部活动项值添加到权值函数分母进行改进,并求得各阵元间时延代入方程解算。为验证提出方法有效,将其与不同解算方法进行对比试验,提出方法做到仅用4个传感器阵元,在低信噪比环境中具有更好的收敛性能、解算稳定性及更精确的定位结果。
陈雨[3]（2021）在《基于VMD的供水管道泄漏定位算法的研究与应用》文中研究指明供水管道泄漏已成为世界范围内的一个重要问题,因此,及时发现和定位漏水并及时修复尤为重要。利用压力信号和振动信号进行供水管道泄漏检测定位是近年来的一种热门解决方案,目前已经有很多学者对其从各种角度进行了大量的分析与研究。当管道发生泄漏时,压力信号和振动信号携带着大量的管道泄漏信息,但通常情况下,由于信道噪声的存在,信号在传输过程中会产生畸变,这些变化往往掩盖了信号所携带的信息。例如,在信号传播过程中会加入大量的噪声,噪声的大小与信道环境有关。在信号处理中,我们不仅需要尽可能避免信号失真,从信号中获取完整的信息,还需要增强信号处理的鲁棒性。因此,一个好的信号处理方法是非常重要的。传统的信号分解方法,例如经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）,小波分解,经验小波变换（Empirical wavelet transform,EWT）和变分模态分解（Variational mode decomposition,VMD）等,将信号分解为不同种模态,通过探究模态的统计特征和频率特征,找出泄漏信号所在的模态进行信号重建以达到信号去噪的目的。虽然这些信号分解算法在一定程度上改善了泄漏定位的检测精度,但是仍存有较大的定位误差,主要原因可以被总结为两点:1.不能够准确地识别泄漏信号所在的模态,一些具有相关性的干扰在很大程度上会严重影响对泄漏成分的判断;2.信号分解的质量不能够得到保证。信号被分解后会出现模态混叠或者过度分解等现象,这可能会使泄漏信号携带过多的噪声或者导致信号发生失真,从而影响泄漏定位的精度。因此,本文从这两个角度进行了大量的研究,进一步改善泄漏定位的精度。为了解决以上问题,本文提出了一种改进的自适应变分模态分解（Improved adaptive variational mode decomposition,IAVMD）算法。由于泄漏信号是一种多模态的非平稳随机信号,在信号分解时需要考虑每个模态的带宽对信号分解带来的影响,因此,本文对每个信号模态带宽都加入一个二次惩罚项α,并随着迭代的进行而更新。最终,该方法可以根据信号的频率特性自适应地确定每个限带宽固有模态函数（Bandwidth limited intrinsic mode functions,BLIMF）的二次惩罚项α。同时,将能量损失系数和相邻模态的相关性作为评价指标,确定最佳模态数量K。相比传统的EMD和VMD算法,本文提出的方法可以得到更高的信号保真度,从而提高了泄漏定位检测的精度。在供水管道泄漏定位研究中,泄漏定位的估计误差很大程度上依赖于信号所处的环境噪声等级。使用传统的随机信号去噪方法通常需要先对噪声模型的参数进行估计,这类方法仅局限于针对随机噪声,而不考虑是否存在周期噪声和一些与泄漏无关的成分。在本文,一种基于IAVMD的自适应去噪算法被提出,该方法无需了解信号的背景噪声,可以自适应选择与泄漏相关的信号模态,最终重建所有信号模态已达到去噪的目的。
杨绪韬[4]（2021）在《一次供热管网泄漏诊断技术研究》文中研究说明现在城市集中供热发展势头迅猛,集中供热规模不断扩大,随着供热管道使用时间的增加,泄漏事故也在不断的发生。管网泄漏的时间和地点大都无规律可寻,造成经高价软化处理的热水流失,而且对采暖期的供暖产生极大的影响。因此,对供热管网泄漏的检测及时发现泄漏非常必要。针对埋地管线泄漏定位难的问题,利用了负压波泄漏诊断技术,建立管道泄漏模型对管网中影响定位精度的因素做控制变量模拟分析。当管道发生泄漏时,泄漏处的相对压力降低的数值会随着管道初始工作压力和泄漏量的增大而增大,而不同的负压力波传播速度对压力降低的数值的影响很小。负压波检测的精度受到了初始压力值、负压力波传播速度以及泄漏量的影响。堵塞是管道中不可避免现象,因此设置了管段堵塞和阀门堵塞模型。调整两种堵塞方式的堵塞量和堵塞位置,得出在管道泄漏发生时相对压力降的数值随堵塞量的减小而减小,堵塞量的变化并不会影响到负压波检测技术的精度;当堵塞量相同时将堵塞点调整到泄漏点下游时,两种堵塞模型泄漏点处的初始压力值和泄漏发生后达到新稳态时的压力值都有所增加,并且当堵塞位置在泄漏位置下游时,更加有利于负压波检测技术的应用。管道发生多点泄漏时,随着泄漏点的后移管道中压力降低幅度也下降,两个泄漏点同时泄漏引起的压力下降幅值小于单个泄漏点引起压力下降幅值之和。管道水击现象是泄漏的重要原因,水击对阀门、补偿器等管道薄弱部位有较大的破坏作用。因此建立薄弱部件模型,通过不同的关阀时间产生不同的水击强度分析了水击现象对管道中薄弱部件的影响。设置稳压模型和“<”型关阀曲线模型对管道水击防护技术研究。模拟结果显示两种防护措施的设置对管道的水击防护起到了明显的效果,管道中压力峰值分别下降约5～7bar和12～13bar,并且当管道内压力峰值越大防护的效果越好。最后依据吉林某供热一次管网的实际运行数据建立整个供热管网仿真模型。设置了两种工况对管网防护技术进行验证,以“一号站”入口压力变化为例,得出在管网中设置稳压器和设置时间梯度关闭阀门都对管网中关阀所产生的负压波有一定的抑制效果,并且当管网中流量变大时,抑制效果会更好。进行管网中泄漏位置定位时,针对传感器定位难的问题,设计了泄漏位置跟踪算法先确定泄漏点左右两侧的压力传感器,再与负压波定位技术结合应用于供热管网模型中。将模拟定位数据与管网实际发生泄漏的数据做了对比,达到了较高的精度。由于模拟过程存在较多假设而且采集频率较高,所以定位误差较小。考虑到实际管网中的复杂性和传感器采集频率较低,因此可以采用多组数据进行计算,用来缩小定位误差。
秦程[5]（2021）在《基于负压波与流量平衡法的管道泄漏监测系统研究》文中指出随着国内输油管道服役年限增长,管材出现老化并产生缺陷。在突发自然灾害、人为破坏等情况下极易发生泄漏,从而引起周围环境遭受污染甚至危害人民群众的生命安全,造成极其恶劣的社会影响。因此,针对管道进行实时的泄漏监测与定位,对提升国民经济水平以及保障群众生命安全具有重要意义,并对管道营运的智慧化管养提供科学指导。管道泄漏监测系统的研究涉及多个领域,如数据通讯技术、信号处理技术、定位分析算法、计算机编程技术等。本文对管道泄漏监测与定位系统的一些关键领域进行了如下研究:（1）梳理目前管道泄漏监测与定位的方法,针对现有方法误报漏报率较高以及定位精度较差等问题,本文提出了一种基于流量平衡法与负压波定位方法联合的泄漏监测方法。沿管道方向布置光纤光栅传感器列阵以及电磁流量计,采集管道内流量和压力的状态,实时监测管道泄漏。泄漏发生时利用阈值检测和线性拟合的方式识别泄漏时间,最后基于传感器捕捉负压波的时间差进行泄漏定位。（2）基于Lab VIEW平台与MATLAB进行混合编程,利用虚拟仪器技术开发设计了实时的管道泄漏监测与定位系统,实现了信号采集、泄漏预警、信号处理、泄漏定位、数据库管理等功能。建立了以My SQL数据库为核心的数据库管理系统,利用NI公司提供的DCT工具包实现了Lab VIEW与My SQL的数据通讯,完成了数据的查询和存储等管理功能。（3）将泄漏监测系统应用于百米级管道泄漏模拟试验平台,针对泄漏预警功能,试验结果证实了该系统能准确识别泄漏,有效的降低了误报漏报率的发生。针对泄漏定位试验,提出了多组次定位取平均值的计算方式,通过不同位置、不同流量的泄漏重复试验,验证了该方法的定位稳定性和定位精度。
孔倩[6]（2021）在《炉内非均匀温度场的声学测温及泄漏声源定位方法研究》文中提出大型燃煤电站锅炉中,获取高精度的炉膛温度场对于实现锅炉安全经济运行和低污染排放具有重要的意义,并对电站锅炉水冷壁泄漏定位提供了重要的炉内温度场分布信息。采用声学方法进行温度场测量和泄漏声源的定位已成为电站锅炉测量和监测技术中最具发展潜力的方法。本文基于声学理论,研究了炉内非均匀温度场的声学测量和基于声音位置指纹的水冷壁泄漏声源定位方法,对于声波法测量和监测中的关键技术包括声波在非均匀温度场中的传播特性、高精度的温度场测量算法、时延算法和非均匀温度场中泄漏声源定位方法进行了深入的理论分析和实验研究,为声波法的工程实际应用提供理论支持和技术指导。本文主要完成了以下工作:（1）针对电站锅炉炉膛燃烧区域的三维非均匀温度分布,研究了声波在非均匀温度场中的传播特性。利用Fermat原理和变分方法,给出了三维非均匀温度场中声传播路径的数学模型,采用打靶法数值模拟出了声线在二维和三维非均匀温度场中的传播过程,其中选用改进的Powell算法构造多维搜索算法以得到最优的声波出射角方向。模拟计算结果和理论相符,验证了模型的准确性和算法的可行性;声轴两侧声线均由高温区向低温区弯曲,并且当出射方向与声轴的夹角较大时,声线均发生了回折现象;三维单峰对称温度场对声传播路线的影响相当于球形透镜,发生了声波的透镜效应,只是其折射率在球半径方向发生了球对称渐变,并且考虑声线弯曲时,声线的传播时间均比直线传播时间短,结果符合弯曲曲线为声波最速传播路径理论。（2）对复杂温度场的高精度的声学测量方法进行了研究。基于上述声传播路径的数学模型,考虑了声场与温度场相互耦合对温度场重建的影响,建立了声波测温系统。采用典型的二维/三维锅炉温度场模型,在不同噪声水平下进行了考虑与不考虑声线弯曲的仿真重建结果比对。数值模拟结果表明提出的多项式修正径向基函数重建模型与改进的正则化重建算法,与经典的重建方法相比可以获得更高的测量精度;提出的考虑声线弯曲的三维温度场重建算法,通过对声波传播路径弯曲的补偿可显着提高温度场测量精度,并且算法具有抗噪性强、适用性好的优点。（3）温度场声学测量实验系统可以实现实验室条件下二维/三维温度场的声学测量,该系统具有一定的准确性和可靠性。声波测温实验系统中时延估计算法对于声波传播时间的测量至关重要,测量噪声会干扰时延估计的准确性,文中采用的广义二次互相关实验算法能够有效抑制噪声,得到准确的时延估计。二维热态温度场声学实验结果表明,提出的多项式修正径向基函数重建模型和截断奇异值分解（RBF-PR-TSVD）重建算法能有效提高温度场的重建性能,当考虑非均匀温度场中的声线弯曲时,此重建方法能准确描绘温度场分布情况,与热电偶实测温度的最大相对误差为2.3%。并且重建出了热点的位置,同时该方法能够检测出温度场热点的移动,可以用于诊断电站锅炉炉膛火焰中心偏斜。三维热态温度场声学实验结果表明,考虑声线弯曲的改进声学测量方法具有测温精度高,收敛速度快等优点。（4）声学测温获得的炉膛温度场信息和声波在此非均匀温度场中的传播特性为我们进行水冷壁管道泄漏定位提供了重要的声学信息。在此基础上我们提出了基于声音位置指纹信息的径向基神经网络泄漏定位算法,并将其应用于炉内水冷壁管道泄漏定位中。通过数值模拟和实验室实验验证了定位算法的可行性和定位性能,研究分析了实验环境、时延算法、样本数以及剖分网格大小对定位结果的影响。结果表明,基于声音位置指纹信息的径向基神经网络定位算法在非均匀温度场中能获得泄漏声源位置坐标,实现高精度的泄漏定位。
赵紫薇[7]（2020）在《基于互信息VMD和SVM的煤矿流体管网泄漏检测算法与软件设计》文中研究说明煤矿井下压风供水管道在煤矿安全生产环节中起关键性作用,由于煤矿井下自然环境恶劣,空气湿度大,管道极易被腐蚀,泄漏现象时有发生。因此,对煤矿管网泄漏情况进行实时监控并确定泄漏源的位置显得尤为重要。本文提出将互信息VMD算法、小波改进阈值降噪算法、SVM算法和互相关定位算法应用到煤矿管网泄漏检测中,以LabVIEW为开发平台设计了一套上位机软件检测系统,对煤矿安全生产具有重要意义。首先,对小波阈值降噪算法中的阈值函数进行改进,将改进后的小波降噪算法与互信息VMD算法进行结合组成新的联合降噪算法,利用联合降噪算法对管道振动信号进行降噪处理;其次,提取降噪后信号的多尺度熵特征组成特征向量,利用支持向量机对其进行测试判断;然后,利用互相关定位算法求取时延估计值,根据定位公式对管道泄漏点进行定位;最后,根据互信息VMD算法、SVM算法以及互相关定位算法,以LabVIEW为软件开发平台,设计了一套管网泄漏检测系统,其中包括实时信号显示模块、信号去噪处理模块、管道泄漏检测与定位模块等。本文基于小波降噪算法原理对小波阈值函数进行改进,将改进的小波降噪算法与互信息VMD算法进行结合,用于管道信号降噪处理,增强了信号信噪比,提高了信号利用率,为后期SVM做管道泄漏检测打下良好的基础。依据井下管道结构,搭建管道系统模型,在实验室环境下模拟管道泄漏,对管道泄漏检测、泄漏点定位算法和软件系统进行实际测试,并对测试结果进行数据分析。验证了本文所提算法的有效性以及软件检测系统的实用性。
韩文贝[8]（2020）在《基于时频图像特征提取的煤矿压风供水管网监控算法研究》文中进行了进一步梳理煤炭开采过程中最重要的问题就是开采安全,为了保持供水和通风,煤矿井下铺设了众多管道。这些管道纵横交错,一旦发生泄漏,依靠人工很难发现,如不能及时检测到泄漏将会严重威胁井下工作人员的生命安全,因此对煤矿井下压风供水管道进行泄漏检测是非常必要的。传统管道泄漏检测方法大多都是对一维的振动或者压力信号进行处理,得到泄漏信号的部分特征,从而判断管道是否发生泄漏。二维信号相比一维信号更能突显信号的微小特征,所以本研究以煤矿井下压风供水管道为背景,运用时频分析的方法得到信号的二维图像,通过提取二维图像的特征判断管道是否发生泄漏。首先,对采集的管道振动信号进行时频分析。通过对传统时频分析方法的研究发现,短时傅里叶变换受时间和频率分辨率的限制,而小波变换的小波基无法简单的进行选择。Wigner-Ville分布是时频分析方法中最基础和应用最广泛的方法,相比于其他方法能够显示信号的能量分布情况。对于交叉项的干扰可以通过添加核函数的方法,即平滑伪Wigner-Ville分布进行抑制与消除。所以文章在Wigner-Ville分布的基础上利用平滑伪Wigner-Ville分布对管道振动信号进行时频分析。其次,运用灰度共生矩阵提取时频图像的特征。通过灰度化处理将时频图转化为灰度图,为了对管道是否发生泄漏进行诊断,需要对图像进行特征提取,本文选择了灰度共生矩阵的方法。然后,计算灰度共生矩阵的能量、相关性、对比度三个特征参数,输入支持向量机（Support Vector Machines,SVM）进行训练和诊断。最后,将最小熵反褶积（Minimum Entropy Deconvolution,MED）算法和互相关算法相结合对管道泄漏点进行定位。在传统管道定位方法的基础上,添加了信号降噪处理。文章研究了多种信号降噪方法,并发现MED算法相比于其他算法能够在降低噪声干扰的同时突出信号的有效成分,使管道定位更加精准。依据煤矿井下管网结构,搭建管网系统模型,通过模拟管道泄漏,对检测算法和定位方法进行实验测试,并对测试数据进行分析。实验结果表明,该系统性能良好,能够满足煤矿流体管网的泄漏检测与定位要求。
刘小多[9]（2020）在《次声波检测技术在长输油管道的应用研究》文中研究表明近几年来,全球长输油管道老龄化和人为破坏的情况较为普遍,泄漏而引发的爆炸事故时有发生,对人类的生命安全及财产造成了重大的影响,快速准确地定位泄漏发生的位置成为了目前急需解决的问题。研究表明,次声波检测技术是目前较为精确的检测技术之一。首先,本论文介绍了次声波检测法的泄漏定位原理以及次声波信号的传播特性,同时通过对定位公式的修正,提高了长输油管道泄漏检测定位的精确度。其次,论文针对管道泄漏时采集到的次声波信号中含有大量噪声信号的问题,提出利用小波消噪方法对信号进行消噪,从而提高检测精度。同时对次声波时延估计算法进行求解,通过互相关分析法确定首末两端次声波传感器接收信号的时间差,并且对此算法进行改进,极大地提高了计算效率,提高时延估计精度。最后,设计了一套基于LabVIEW的次声波管道泄漏检测系统,整体包含了四个模块,可以对管道运行情况进行实时检测,通过多次实验以及实验结果的分析与比较,证实了此检测系统的可行性。
韩丛丛[10]（2019）在《基于多传感器融合的煤矿流体管网泄漏监测算法与软件设计》文中指出煤矿井下压风供水管道在煤矿安全生产环节中起关键性作用,由于煤矿井下自然环境恶劣,空气湿度大,管道极易被腐蚀,管道泄漏现象时有发生。因此,对管道进行实时地监控并确定泄漏源的位置,对减少资源浪费,保证煤矿安全生产具有重要意义。本文以煤矿井下压风供水管道检测为背景,对煤矿流体管网进行泄漏检测与定位研究。考虑到单一传感器检测结果不精确,而多传感器数据融合技术能够很好地融合多种方法,提高检测准确性,因此本文将多传感器融合技术应用到流体管道泄漏检测中,并对泄漏点定位算法进行深入研究。主要研究工作及创新性如下:（1）煤矿流体管网泄漏检测算法研究。首先利用小波阈值去噪算法处理含噪的声发射信号和压力信号。针对距离泄漏点较远的传感器采集的声发射信号时域特征不明显、不易提取的问题,将同步压缩小波变换与非负矩阵分解结合的算法应用到提取声发射信号特征向量中,而对于压力信号提取基本的时域特征向量。两种信号的特征向量分别被输入到支持向量机内进行判别,将各自输出结果结合D-S证据理论多传感器技术进行融合判别,最终判断管道运行状态。（2）煤矿流体管网泄漏定位算法研究。利用广义互相关及相关最优加权函数对声发射信号求取时延估计。通过对比不同加权函数的特性,选取PHAT加权函数进行广义互相关得到信号到达相邻传感器的时间差,通过定位公式从而对发生泄漏的位置进行定位。（3）以LabVIEW为软件设计平台,结合煤矿流体管网泄漏检测与定位算法设计了一套功能较为完善的软件系统,包括实时信号显示模块、信号去噪处理模块、管道泄漏检测与定位模块、数据存储模块等。（4）依据井下管道结构,搭建管道系统模型,模拟管道泄漏,对检测、定位算法和软件在整个系统中进行实际测试,并对测试数据进行分析。实验结果表明,该系统性能良好,检漏率可达98.1%,平均定位误差为4.9cm,可以满足煤矿流体管网的泄漏检测与定位要求。
二、基于3个传感器的管道泄漏相关定位算法（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、基于3个传感器的管道泄漏相关定位算法（论文提纲范文）
（1）基于声发射信号的管道泄漏检测及定位方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 管道泄漏的主要检测方法 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 运输管道泄漏检测研究现状 |
| 1.3.2 泄漏声发射信号检测研究现状 |
| 1.4 本文主要工作内容 |
| 2 管道泄漏声发射信号特性与泄漏检测 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 管道泄漏声发射信息的产生机制 |
| 2.3 管道泄漏声发射信号的特征分析 |
| 2.3.1 管道泄漏声发射信号的特点 |
| 2.3.2 声波在管道中的传播特性 |
| 2.3.3 管道泄漏声发射信号的数学模型 |
| 2.4 管道泄漏声发射信号的处理 |
| 2.4.1 管道泄漏声发射信号去噪 |
| 2.4.2 管道泄漏检测和定位方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 管道泄漏声发射信号的去噪算法研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 小波变换及小波阈值去噪算法 |
| 3.2.1 连续型小波变换 |
| 3.2.2 离散型小波变换 |
| 3.2.3 小波变换去噪 |
| 3.2.4 小波阈值去噪算法 |
| 3.2.5 其他阈值函数 |
| 3.3 改进的阈值函数 |
| 3.3.1 改进的阈值函数 |
| 3.3.2 基于改进的阈值函数的去噪仿真实验 |
| 3.4 变分模态分解VMD的原理 |
| 3.4.1 瞬时频率的定义 |
| 3.4.2 本征模态分量IMF的定义 |
| 3.4.3 变分模态分解VMD的基本原理 |
| 3.5 变分模态分解VMD和改进的小波阈值算法联合去噪仿真 |
| 3.5.1 变分模态分解和改进的小波阈值算法联合去噪流程 |
| 3.5.2 联合去噪算法仿真 |
| 3.6 本章小结 |
| 4 管道泄漏声发射信号检测系统设计 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 硬件部分设计 |
| 4.2.1 硬件系统的总体方案 |
| 4.2.2 核心单片机模块的选择 |
| 4.2.3 传感器的选型 |
| 4.2.4 信号调理模块设计 |
| 4.3 核心单片机模块软件设计 |
| 4.3.1 ADC+DMA采样模块设置 |
| 4.3.2 通讯模块设置 |
| 4.3.3 定时器模块设置 |
| 4.3.4 信号处理软件设计 |
| 4.4 上位机软件设计 |
| 4.4.1 Qt及 Qt Creator基础知识介绍 |
| 4.4.2 系统软件方案设计 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 管道泄漏检测与定位系统实验与分析 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 实验平台的搭建 |
| 5.3 基于时延估计的管道泄漏检测与定位模型 |
| 5.4 管道泄漏声发射信号沿管壁传播速度估计 |
| 5.4.1 广义互相关算法 |
| 5.4.2 仿真实验 |
| 5.5 实验验证及误差分析 |
| 5.5.1 实验验证 |
| 5.5.2 误差分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（2）压力气体微孔泄漏源定位的超声方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 稀疏表示类DOA估计方法研究现状 |
| 1.2.2 TDOA类定位方法研究现状 |
| 1.3 本文主要内容及工作安排 |
| 1.3.1 本文主要解决的问题 |
| 1.3.2 本文的研究内容与结构安排 |
| 第二章 漏源特性分析与现有漏源定位方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 气体泄漏声源特性研究 |
| 2.3 传统的稀疏表示类DOA估计算法 |
| 2.3.1 基于在网模型的加权L1-SVD算法 |
| 2.3.2 改进的L1-SRACV算法 |
| 2.4 基于到达时间差的定位方法 |
| 2.4.1 时延估计算法 |
| 2.4.2 位置解算算法 |
| 2.5 仿真结果及其分析 |
| 2.5.1 现有DOA估计方法仿真 |
| 2.5.2 TDOA定位方法对比 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 基于稀疏表示理论的气体泄漏信源DOA估计方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 改进的EEMD-PCNN抗干扰模型 |
| 3.2.1 PCNN模型简介 |
| 3.2.2 EEMD-PCNN信号预处理方法 |
| 3.3 气体泄漏DOA估计阵列信号模型 |
| 3.4 稀疏表示下的协方差矩阵Toeplitz重构 |
| 3.5 改进的无网格稀疏表示DOA估计方法 |
| 3.6 仿真结果及算法性能分析 |
| 3.6.1 预处理方法的仿真实验与结果分析 |
| 3.6.2 DOA估计方法仿真与对比实验 |
| 3.7 本章小结 |
| 第四章 基于反演卫星模型的改进量子遗传气体泄漏源定位 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 卫星定位模型的反演 |
| 4.2.1 卫星单点伪距定位模型 |
| 4.2.2 反演声源定位模型 |
| 4.3 改进的加权互相关函数时延求解法 |
| 4.4 基于优化QGA算法的应用及求解 |
| 4.5 仿真结果及其分析 |
| 4.5.1 实验条件选定与坐标系搭建 |
| 4.5.2 变参数环境下的气体泄漏声源位置解算实验 |
| 4.5.3 结果评价指标与定位方法性能分析 |
| 4.6 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 发表论文情况 |
| 申请和授权专利情况 |
| 参与项目情况 |
（3）基于VMD的供水管道泄漏定位算法的研究与应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 常用的信号处理方法 |
| 1.4 论文研究内容 |
| 第2章 VMD和管道泄漏信号基础理论 |
| 2.1 VMD算法原理 |
| 2.2 泄漏信号特征 |
| 2.2.1 压力信号 |
| 2.2.2 振动信号 |
| 2.3 TDOA定位方法 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 改进的自适应VMD(IAVMD)管道泄漏定位算法 |
| 3.1 信号带宽与惩罚因子α的关系 |
| 3.2 IAVMD算法 |
| 3.3 仿真实验 |
| 3.4 实验室管道平台搭建 |
| 3.5 实验结果与分析 |
| 3.5.1 与传统信号分解算法仿真实验对比 |
| 3.5.2 泄漏定位精度对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于IAVMD的泄漏振动信号去噪及定位算法 |
| 4.1 泄漏振动信号特征 |
| 4.2 振动信号去噪算法 |
| 4.3 实验与结果分析 |
| 4.3.1 仿真实验 |
| 4.3.2 泄漏信号功率谱密度分析 |
| 4.3.3 多种去噪算法的定位精度对比 |
| 4.3.4 噪声概率密度函数分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 工作总结 |
| 5.2 工作展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介及在攻读硕士期间取得的科研成果 |
| 致谢 |
（4）一次供热管网泄漏诊断技术研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 国内外研究现状总结 |
| 1.3 课题主要研究内容 |
| 第2章 数学模型及算法 |
| 2.1 模型假设 |
| 2.2 基本数学模型 |
| 2.3 模型求解过程 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 负压波法诊断技术研究 |
| 3.1 负压波诊断理论 |
| 3.2 管道泄漏水力模型 |
| 3.3 不同管道参数对压力变化规律及检测的影响 |
| 3.3.1 不同初始压力的影响 |
| 3.3.2 不同泄漏量的影响 |
| 3.3.3 不同负压波速的影响 |
| 3.3.4 堵塞的影响 |
| 3.3.5 多点泄漏的影响 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 工程应用 |
| 4.1 工程概况 |
| 4.2 泄漏事故原因分析 |
| 4.2.1 水击对薄弱元件的影响 |
| 4.2.2 水击防护研究 |
| 4.3 管网模型建立 |
| 4.4 管网中水击防护模拟 |
| 4.4.1 稳压器在管网中的应用 |
| 4.4.2 时间梯度在管网中的应用 |
| 4.5 负压波法泄漏诊断技术模拟 |
| 4.5.1 负压波法泄漏诊断实现方法 |
| 4.5.2 模拟数据分析及方法验证 |
| 4.6 管网中稳压器对负压波监测的影响 |
| 4.7 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）基于负压波与流量平衡法的管道泄漏监测系统研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 管道泄漏检测与定位方法的发展 |
| 1.2.1 基于信号处理的方法 |
| 1.2.2 基于模型的方法 |
| 1.3 管道泄漏监测系统发展现状 |
| 1.4 管道泄漏监测软件开发平台介绍 |
| 1.5 本文主要研究内容 |
| 2 管道泄漏监测及定位方法 |
| 2.1 基于负压波和流量平衡法监测原理 |
| 2.1.1 流量平衡法原理 |
| 2.1.2 负压波泄漏检测原理 |
| 2.2 基于光纤光栅的传感器列阵定位原理 |
| 2.3 基于小波变换的信号处理 |
| 2.3.1 小波变换基本原理 |
| 2.3.2 小波降噪基本原理 |
| 2.4 基于时间差的定位算法 |
| 2.4.1 基于阈值检测的泄漏判断 |
| 2.4.2 线性拟合定位算法 |
| 2.4.3 小结 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 管道泄漏监测与定位系统总体设计 |
| 3.1 系统开发平台概述 |
| 3.2 系统功能需求分析 |
| 3.3 系统技术架构设计 |
| 3.4 系统硬件配置 |
| 3.4.1 FBG管径夹传感器 |
| 3.4.2 SM130 光纤光栅解调仪 |
| 3.4.3 L_MAG电磁流量计 |
| 3.4.4 监控主机 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 管道泄漏监测与定位系统功能设计与实现 |
| 4.1 信号采集模块 |
| 4.1.1 信号采集功能流程设计 |
| 4.1.2 信号采集功能实现 |
| 4.2 管道泄漏监测预警模块 |
| 4.2.1 泄漏预警功能流程设计 |
| 4.2.2 泄漏预警功能实现 |
| 4.2.3 小结 |
| 4.3 信号处理模块 |
| 4.3.1 信号处理功能流程设计 |
| 4.3.2 信号处理功能实现 |
| 4.4 管道泄漏定位模块 |
| 4.4.1 泄漏定位功能流程设计 |
| 4.4.2 泄漏定位功能实现 |
| 4.5 数据库管理系统 |
| 4.5.1 数据库的种类 |
| 4.5.2 LabVIEW与MySQL的连接 |
| 4.5.3 配置ODBC驱动程序 |
| 4.5.4 数据库管理功能设计与实现 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 管道泄漏试验及系统验证 |
| 5.1 试验装置及设备 |
| 5.2 试验平台搭建与试验设计 |
| 5.3 试验工况介绍 |
| 5.4 试验结果与分析 |
| 5.4.1 信号采集功能 |
| 5.4.2 泄漏监测功能 |
| 5.4.3 信号处理功能 |
| 5.4.4 定位分析功能 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间科研项目及科研成果 |
| 致谢 |
（6）炉内非均匀温度场的声学测温及泄漏声源定位方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及意义 |
| 1.2 声波测温及水冷壁泄漏定位需研究的问题 |
| 1.2.1 温度场的测量 |
| 1.2.2 非均匀温度场中的声传播 |
| 1.2.3 时延算法 |
| 1.2.4 水冷壁定位算法 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 声波测温的研究现状 |
| 1.3.2 炉内水冷壁泄漏定位的研究现状 |
| 1.4 论文的主要内容 |
| 第2章 炉膛温度场典型的声波测温方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 声波测温原理 |
| 2.2.1 声波基本理论 |
| 2.2.2 温度与声速的关系 |
| 2.3 温度场测量系统与重建模型 |
| 2.4 典型温度场重建方法 |
| 2.4.1 最小二乘法 |
| 2.4.2 CGLS迭代算法 |
| 2.4.3 LSQR迭代算法 |
| 2.4.4 Tikhonov正则化算法 |
| 2.4.5 TSVD正则化算法 |
| 2.4.6 TTLS正则化算法 |
| 2.4.7 正则化参数的选取 |
| 2.5 时延估计算法 |
| 2.5.1 基于互相关函数的声波时延算法 |
| 2.5.2 基于相位谱的声波时延算法 |
| 2.5.3 基于自适应滤波的声波时延算法 |
| 2.5.4 基于高阶统计量的声波时延算法 |
| 2.6 重建精度的影响 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 高精度的炉膛温度场声波测温方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 非均匀温度场中的声传播 |
| 3.2.1 声波传播路径模型 |
| 3.2.2 声线追踪算法 |
| 3.2.3 数值模拟及结果 |
| 3.3 考虑声线弯曲的二维温度场重建 |
| 3.3.1 重建模型 |
| 3.3.2 重建算法 |
| 3.3.3 声波法二维温度场重建流程 |
| 3.3.4 数值模拟结果与分析 |
| 3.4 考虑声线弯曲的三维温度场重建 |
| 3.4.1 重建模型 |
| 3.4.2 重建算法 |
| 3.4.3 声波法三维温度场重建流程 |
| 3.4.4 数值模拟实验1 |
| 3.4.5 数值模拟实验2 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 声学温度场测量实验系统及温度场重建实验 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 实验系统组成 |
| 4.3 二次广义互相关时延算法 |
| 4.4 二维热态温度场声学测量 |
| 4.4.1 声波测温实验平台 |
| 4.4.2 时延估计实验结果 |
| 4.4.3 单峰对称实验结果 |
| 4.4.4 单峰偏斜实验结果 |
| 4.4.5 热电偶对温度分布的验证 |
| 4.5 三维热态温度场声学测量实验 |
| 4.6 本章小结 |
| 第5章 声音位置指纹信息的水冷壁泄漏定位方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 基于声音传播模型的声源定位方法 |
| 5.2.1 基于距离/角度测量的声源定位方法 |
| 5.2.2 基于可控波束形成的声源定位方法 |
| 5.3 声音位置指纹定位 |
| 5.4 位置指纹机器学习定位算法 |
| 5.4.1 K近邻法 |
| 5.4.2 加权K近邻法 |
| 5.4.4 支持向量机 |
| 5.4.5 人工神经网络 |
| 5.5 水冷壁泄漏定位关键技术 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 水冷壁泄漏声源定位仿真与实验 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 径向基神经网络定位算法 |
| 6.3 水冷壁泄漏定位流程 |
| 6.4 二维定位模拟 |
| 6.5 三维定位模拟 |
| 6.5.1 声音位置指纹数据库 |
| 6.5.2 定位结果与分析 |
| 6.6 泄漏定位实验设计与实现 |
| 6.7 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（7）基于互信息VMD和SVM的煤矿流体管网泄漏检测算法与软件设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题研究背景和意义 |
| 1.2 管道泄漏检测方法综述 |
| 1.3 管道泄漏国内外研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容及结构安排 |
| 2 基于互信息VMD的管道泄漏检测算法研究 |
| 2.1 VMD算法基础理论 |
| 2.2 互信息方法原理 |
| 2.3 互信息VMD算法原理分析 |
| 2.4 VMD分解尺度选择 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 管道泄漏信号去噪算法研究 |
| 3.1 小波去噪原理分析 |
| 3.2 改进的小波阈值函数降噪算法研究 |
| 3.3 互信息VMD和改进小波阈值函数结合的降噪算法分析与评估 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 管道泄漏信号特征提取与模式识别 |
| 4.1 管道泄漏信号特征提取 |
| 4.2 泄漏信号模式识别 |
| 4.3 泄漏点定位 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 管道泄漏检测与定位系统软件设计 |
| 5.1 软件系统总体设计 |
| 5.2 信号显示模块设计 |
| 5.3 数据通信模块设计 |
| 5.4 信号检测模块设计 |
| 5.5 数据保存模块设计 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 系统测试 |
| 6.1 系统测试方案 |
| 6.2 软件系统测试 |
| 6.3 测试数据分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（8）基于时频图像特征提取的煤矿压风供水管网监控算法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 管道泄漏分析 |
| 1.3 管道泄漏国内外研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 2 煤矿管道泄漏信号时频分析算法研究 |
| 2.1 信号处理方法 |
| 2.2 时频分析算法研究 |
| 2.3 算法仿真 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于灰度共生矩阵参数的煤矿管道泄漏诊断 |
| 3.1 图像纹理的表达方法 |
| 3.2 泄漏信号模式识别 |
| 3.3 算法实验 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 煤矿管道泄漏信号定位算法研究 |
| 4.1 信号去噪方法 |
| 4.2 基本互相关算法 |
| 4.3 管道泄漏点定位 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 系统测试 |
| 5.1 系统综述 |
| 5.2 系统模型搭建 |
| 5.3 实验测试 |
| 5.4 实验数据分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
（9）次声波检测技术在长输油管道的应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 国内外输油管道发展 |
| 1.3 国内外管道事故 |
| 1.4 泄漏检测方法 |
| 1.5 国内外管道检测技术发展 |
| 1.5.1 国外检测技术发展 |
| 1.5.2 国内检测技术发展 |
| 1.6 研究内容 |
| 2 输油管道泄漏次声信号分析与研究 |
| 2.1 次声波简介 |
| 2.2 输油管道泄漏次声波的产生与传播 |
| 2.2.1 输油管道泄漏的声波模型 |
| 2.2.2 输油管道次声波传播特性 |
| 2.2.3 泄漏声波信号的影响因素 |
| 2.3 次声波法泄漏的定位原理 |
| 2.3.1 次声波传播速度公式 |
| 2.3.2 泄漏点定位修正公式 |
| 2.4 系统噪声 |
| 3 次声波信号的小波分析与时延估计 |
| 3.1 小波变换 |
| 3.1.1 小波变换理论简介 |
| 3.1.2 离散小波变换 |
| 3.1.3 管道泄漏中的小波函数选择 |
| 3.2 小波消噪 |
| 3.3 次声波时延估计算法 |
| 3.3.1 基本互相关时延估计算法 |
| 3.3.2 广义互相关时延估计方法 |
| 3.3.3 最小均方误差自适应时延估计算法 |
| 4 管道泄漏检测系统的实验与软件设计 |
| 4.1 输油管道泄漏检测软件设计 |
| 4.1.1 LabVIEW与虚拟仪器系统概述 |
| 4.1.2 LabVIEW程序设计 |
| 4.2 检测系统实验测试 |
| 4.2.1 现场实验环境简介 |
| 4.2.2 实验流程及结果 |
| 4.3 性能评价 |
| 5 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于多传感器融合的煤矿流体管网泄漏监测算法与软件设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 管道泄漏检测技术综述 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 2 基于多传感器数据融合的管道泄漏检测算法研究 |
| 2.1 管道信号去噪方法研究 |
| 2.2 管道信号特征提取 |
| 2.3 管道信号模式识别 |
| 2.4 多传感器融合方法研究 |
| 2.5 D-S证据理论 |
| 2.6 管道信号的数据融合 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 管道声发射信号定位算法研究 |
| 3.1 基本互相关算法 |
| 3.2 广义互相关算法 |
| 3.3 管道泄漏点定位 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 管道泄漏检测与定位软件设计 |
| 4.1 系统软件总体设计 |
| 4.2 软件界面设计 |
| 4.3 信号采集模块设计 |
| 4.4 信号检测模块设计 |
| 4.5 泄漏定位模块设计 |
| 4.6 数据保存模块设计 |
| 4.7 本章小结 |
| 5 系统测试 |
| 5.1 系统测试方案 |
| 5.2 系统软件测试 |
| 5.3 测试数据分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历 |
| 致谢 |
| 学位论文数据集 |
四、基于3个传感器的管道泄漏相关定位算法（论文参考文献）
- [1]基于声发射信号的管道泄漏检测及定位方法研究[D]. 黎晨. 西安理工大学, 2021(01)
- [2]压力气体微孔泄漏源定位的超声方法研究[D]. 孙烨辰. 南京信息工程大学, 2021(01)
- [3]基于VMD的供水管道泄漏定位算法的研究与应用[D]. 陈雨. 吉林大学, 2021(01)
- [4]一次供热管网泄漏诊断技术研究[D]. 杨绪韬. 东北电力大学, 2021(09)
- [5]基于负压波与流量平衡法的管道泄漏监测系统研究[D]. 秦程. 大连理工大学, 2021(01)
- [6]炉内非均匀温度场的声学测温及泄漏声源定位方法研究[D]. 孔倩. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [7]基于互信息VMD和SVM的煤矿流体管网泄漏检测算法与软件设计[D]. 赵紫薇. 山东科技大学, 2020(06)
- [8]基于时频图像特征提取的煤矿压风供水管网监控算法研究[D]. 韩文贝. 山东科技大学, 2020(06)
- [9]次声波检测技术在长输油管道的应用研究[D]. 刘小多. 辽宁石油化工大学, 2020(04)
- [10]基于多传感器融合的煤矿流体管网泄漏监测算法与软件设计[D]. 韩丛丛. 山东科技大学, 2019(05)