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多传感器管道检测的数据融合技术研究

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第1章 绪 论

1. 1 课题的背景和意义

1. 2 研究现状

1. 3 主要研究内容及创新

1. 4 论文组织结构

第2章 管道检测技术

2. 1 管道检测技术概述

2. 2 超声波检测技术

2. 3 漏磁检测技术

2. 4 两种管道检测技术的对比

2. 5 本章小结

第3章 多传感器数据融合技术

3. 1 数据融合相关概念

3. 2 数据融合的应用

3. 3 多传感器数据融合技术概述

3. 4 本章小结

第4章 多传感器管道检测数据融合算法研究

4. 1 概述

4. 2 基于完全链接的模糊推理系统(F-CONFIS)的管道检测

4. 3 基于D-S理论证据管道检测

4. 4 F-CONFIS和D-S证据理论结合的数据融合模型及算法

4. 5 仿真实验

4. 6 本章小结

第5章 多传感器管道检测的预测融合算法研究

5. 1 概述

5. 2 基于数据收集协议的预测融合

5. 3 基于灰色模型的数据融合

5. 4 基于卡尔曼滤波数据融合

5. 5 灰色与卡尔曼滤波结合的预测融合模型

5. 6 仿真实验

5. 7本章小结

结论

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果

致谢

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摘要

多传感器信息融合技术是一个新兴的学科和技术,它是传感器应用技术、数据处理技术和计算机软硬件技术等多个学科的交叉。而管道输送的环境和管道本身存在缺陷等诸多不利因素,都会引起泄漏事故发生,因此需要排列大量的传感器对管道进行定期检测。在检测过程中,外界和自身因素影响也会对检测结果带来一定的干扰。因此要对同一管道统一位置采用多种检测技术,但是在检测时会遇到传感器节点能源限制和冗余信息问题,其在通信和计算能力上也有一定的局限性。基于上述问题,本文主要研究内容如下:
  1.给出了超声波传感器和漏磁传感器这两种技术联合使用的检测系统对管道进行无损检测,应用多种检测技术相结合可以使检测结果更加细致和全面,并将数据融合技术应用在管道检测系统中,建立适用于管道检测的模型。
  2.给出了改进的F-CONFIS和D-S证据理论相结合的数据融合算法,并将其应用到管道实时检测上。分别对超声波和漏磁传感器用F-CONFIS进行融合,再通过D-S理论证据进行决策融合。实验数据分析表明,该算法收敛融合效果较好。
  3.给出了基于双数列数据采集协议灰色理论和Kalman Filter相结合预测融合模型,并采用最优权值组合进行加权融合(CGKDF)。该算法充分利用感知数据的时-空相关性来预测数据。充分考虑到管道传感器节点采集到的数据特性及突变情况,利用CGKDF算法达到预测精度高,低通信、低开销及相对降低计算量的效果。

著录项

  • 作者

    褚胜楠;

  • 作者单位

    哈尔滨工程大学;

  • 授予单位 哈尔滨工程大学;
  • 学科 应用数学
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 林蔚;
  • 年度 2015
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 中文
  • 中图分类 TE973.6;TP212.9;
  • 关键词

    管道检测; 多传感器; 数据融合; 无损检测;

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