天然气管道泄漏监测网络的多源数据融合方法与关键技术研究

【摘要】： 天然气管网是现代城市的“生命线”之一。由于管道的劣化、老化、自然灾害和建筑施工破坏等原因,管道泄漏以及由此引发的爆炸事故时有发生,严重威胁着城市天然气供给体系的安全。利用无线传感器网络技术,可对城市天然气管网进行在线、实时安全监测,解决人工巡检效率低和现有泄漏诊断方法难以准确地识别小泄漏量、多泄漏源等问题。 受测量噪声、传感器类型、网络节点数量和监测位置等因素的影响,传感网络中的检测信息表现出形式上的不确定性、多样性、数量的巨大性和关系的复杂性。为了能够及时、准确地识别出管道泄漏,需要解决以下问题:(a)传感器采集的原始泄漏信号的噪声剔除;(b)单节点上各类传感器检测信息的互补性处理;(c)处于不同监测位置的多个传感器节点诊断结果间联合决策。 为此,从信息融合的角度,系统研究了管道泄漏监测网络内多源检测数据的处理方法。主要工作如下: (1)通过对管道泄漏监测网络的结构特点和检测数据特征分析,引入小波神经网络和D-S证据理论,建立了一种从数据级、特征级到决策级的层级式多源检测数据融合模型。在簇内成员节点处,采用小波神经网络方法对泄漏信号进行数据预处理和特征参数融合;在簇头处,利用改进的证据理论对多个节点的初始识别结果进行联合决策。 (2)针对城市环境下传感器采集泄漏信号时受强噪声干扰的问题,优化选取Symlets小波基对声发射泄漏信号进行多层小波分解,采用启发式的小波阈值法剔除信号中的干扰噪声,然后从降噪信号中提取时频域内对泄漏敏感的特征参数。为了提高对泄漏源的定位精度,提出一种多传感器节点重复定位算法,该方法依据小波分解得到的单模态声发射信号的平均幅值对所有信号进行分组和配对,通过波形互相关分析得到每对信号定位出的泄漏点位置,最后进行加权平均。实验结果表明,多节点重复定位方法提高了对泄漏源的定位精度。 (3)针对BP神经网络存在的收敛速度慢、识别率低且易收敛于局部最优解的不足,引入了蚁群算法全局优化网络的权值;为了保证网络同时具有较高的训练速度和识别准确率,采用“试优法”确定网络所需的隐含层神经元数,在此基础上建立了管道泄漏特征参数的蚁群神经网络融合结构,完成传感器节点对泄漏的初始识别。实验结果表明,相比于BP神经网络,蚁群神经网络能够极大地提高网络的训练速度,避免收敛于局部最小值,同时提高了泄漏识别的准确率。 (4)考虑到处于不同监测位置的传感器节点关于泄漏事件的诊断结果间可能存在冲突,致使直接利用D-S及其修证据正组合规则可能得出与事实相悖的结论,为此,提出了一种基于可靠度和一致强度的冲突证据组合算法CECARCI。该方法依据源节点的可靠度对证据集进行预处理,引入证据的一致强度和基元支持度,合理地分配冲突和优化证据的组合次序。实验结果表明,CECARCI算法减弱了不可靠证据对组合结果造成的影响,提高了证据集对正确命题的聚焦度。 (5)为了降低簇头决策管道是否发生泄漏时的风险,提出一种基于集合属性和优先度的D-S证据决策方法。该方法将证据决策问题分解成精细信度区间的构造和优先度比较两个层面。在构造层面上,引入集合的不确定性测度和焦元间的属性支持度,获取命题集合的精细信度区间值;在比较层面上,引入优先度评价不同命题的精细信度区间值,在优先度排序的基础上构建了证据决策模型。实验结果表明,该方法可充分利用信度区间所蕴含的信息,克服其它单点值证据决策方法所存在的误决策或不做决策的问题。 (6)针对D-S证据理论无法处理管道泄漏监测网络内的模糊信息问题,提出一种基于距离测度的模糊证据理论扩展方法。该方法从模糊集合间距离的角度,确定模糊焦元对其它焦元的信任度、似真度函数的贡献程度,并建立了有效的模糊证据组合规则。实验结果表明,相比于其它的扩展方法,该方法能够从模糊焦元变化中获取更多的信息,避免模糊信任度函数对某些焦点元素变化不敏感的问题。 通过对数据级预处理、异类泄漏特征参数融合和多节点联合决策等关键技术的研究,系统解决了管道泄漏监测网络的多源检测数据处理问题。基于小波神经网络和证据理论的层级式数据融合方法,可降低单传感器和单节点泄漏识别的不确定性,提高识别的准确率。 【关键词】：管道泄漏 无线传感器网络 多源数据融合 小波神经网络 Dempster-Shafer证据理论
【学位授予单位】：北京邮电大学
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2009
【分类号】：TP29-A2
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-9
• 目录9-12
• 第一章 绪论12-31
• 1.1 选题背景12-13
• 1.1.1 课题来源12
• 1.1.2 研究意义12-13
• 1.2 管道泄漏检测的发展现状13-19
• 1.2.1 泄漏检测方法13-17
• 1.2.2 单台检漏仪与在线监测系统17-19
• 1.3 基于WSN的地下管网泄漏监测新技术19-22
• 1.3.1 WSN概述19-20
• 1.3.2 新技术的研究进展20-21
• 1.3.3 监测网络内的多源数据处理问题21-22
• 1.4 D-S证据理论及研究现状22-31
• 1.4.1 证据理论22-23
• 1.4.2 研究现状23-29
• 1.4.3 证据理论的应用29-30
• 1.4.4 存在的问题30-31
• 第二章 PipeWSN的体系结构和多源数据融合模型31-40
• 2.1 PipeWSN的体系结构设计31-36
• 2.1.1 系统构成31-32
• 2.1.2 节点设计32-34
• 2.1.3 远程数据管理中心34-35
• 2.1.4 系统实现的难点35-36
• 2.2 泄漏检测数据的层级式融合模型36-38
• 2.2.1 层级式融合的必要性分析36
• 2.2.2 基于小波神经网络和证据理论的层级式融合结构36-38
• 2.3 待解决的关键技术问题38-39
• 2.4 本章小结39-40
• 第三章 泄漏信号预处理和泄漏源的多节点重复定位40-58
• 3.1 引言40-41
• 3.2 小波变换理论41-45
• 3.2.1 小波函数41-42
• 3.2.2 小波变换与逆变换42-43
• 3.2.3 多尺度分析43-45
• 3.3 基于小波变换的声发射泄漏检测信号预处理方法45-49
• 3.3.1 小波基选取45-46
• 3.3.2 最大分解尺度的确定46-47
• 3.3.3 小波阈值降噪47-48
• 3.3.4 泄漏特征参数计算48-49
• 3.4 泄漏点的多节点重复定位方法49-53
• 3.4.1 声发射源的时差定位原理49-50
• 3.4.2 定位算法设计50-53
• 3.5 实验分析53-57
• 3.5.1 实验153-56
• 3.5.2 实验256-57
• 3.6 本章小结57-58
• 第四章 基于蚁群神经网络的泄漏特征参数融合58-77
• 4.1 引言58
• 4.2 泄漏特征参数的BP神经网络融合模型58-63
• 4.2.1 BP神经网络58-61
• 4.2.2 融合模型的建立61-63
• 4.3 基于蚁群算法的神经网络权值优化方法63-71
• 4.3.1 BP算法存在的问题及改进63-65
• 4.3.2 蚁群算法原理65-67
• 4.3.3 泄漏特征参数的蚁群神经网络融合模型67-71
• 4.4 实验分析71-73
• 4.4.1 实验171-72
• 4.4.2 实验272-73
• 4.5 本章小结73-74
• 附录 蚁群神经网络算法的仿真程序74-77
• 第五章 证据的BPAF构造和组合方法研究77-94
• 5.1 引言77-78
• 5.2 管道泄漏监测网络的证据BPAF构造78-83
• 5.2.1 证据理论基础78-81
• 5.2.2 几种BPAF构造方法81-83
• 5.2.3 基于蚁群神经网络的证据BPAF构造83
• 5.3 冲突证据组合规则分析83-88
• 5.3.1 D-S证据组合规则83-85
• 5.3.2 存在的问题85-86
• 5.3.3 改进的冲突证据组合方法86-88
• 5.4 基于可靠度和一致强度的冲突证据组合方法88-91
• 5.4.1 证据集预处理88-89
• 5.4.2 冲突分配方法与证据组合次序89-90
• 5.4.3 基元命题的支持度90
• 5.4.4 新的证据组合公式90-91
• 5.5 实验分析91-93
• 5.5.1 实验191
• 5.5.2 实验291-93
• 5.6 小结93-94
• 第六章 基于集合属性和优先度的证据决策方法94-105
• 6.1 引言94
• 6.2 D-S证据决策规则分析94-97
• 6.3 基于集合属性和优先度的D-S证据决策方法97-102
• 6.3.1 精细信度区间的构造98-99
• 6.3.2 决策基元的优先度比较99-102
• 6.4 实验分析102-104
• 6.4.1 实验1102-103
• 6.4.2 实验2103-104
• 6.5 小结104-105
• 第七章 证据理论的模糊集扩展方法研究105-119
• 7.1 引言105-106
• 7.2 模糊集扩展方法分析106-109
• 7.2.1 信任度函数的扩展106-108
• 7.2.2 组合规则的扩展108-109
• 7.3 基于距离测度的模糊集扩展方法109-112
• 7.3.1 模糊集合间的距离测度109-110
• 7.3.2 基于距离测度的模糊信任度函数110-111
• 7.3.3 基于距离测度的模糊证据组合规则111-112
• 7.4 实验分析112-118
• 7.4.1 信任度函数的有效性分析112-116
• 7.4.2 组合规则的有效性分析116-118
• 7.5 小结118-119
• 第八章 总结与展望119-122
• 8.1 主要研究工作及结论119-120
• 8.2 研究展望120-122
• 参考文献122-130
• 博士期间主要的研究成果130-131
• 致谢131

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