基于模糊理论的管道失效模式诊断模型与方法研究

摘要

管道输送是石油、天然气最为经济合理的运输方式。随着油田内部管网和异地长输油气管道的大量铺设以及管道服役时间的增长，管道失效事故屡有发生。影响管道失效的因素众多，一些因素具有随机性、模糊性和不完整性等特点，传统诊断方法对管道失效模式的分析常常存在不适应性。因此，如何科学、有效地进行油气管道失效分析，已成为储运行业管理中的重大研究课题。针对这一问题，本文研究基于模糊逻辑推理理论的模糊智能诊断模型，设计相应的诊断算法。首先，从目前已掌握的丰富的管道失效数据、失效案例和开挖检测数据分析入手，研究归纳了常见的管道失效模式、特征抽取和影响因素等，同时对已有的管道失效模式诊断模型和模式识别方法进行了分析研究。其次，基于模糊集合概念归纳分析了模糊逻辑推理的基本理论，以及模糊故障诊断的基本方法；第三，将模糊推理理论和神经网络相融合，提出了一种可处理定量数据与定性知识的基于模糊神经网络的管道失效模式诊断方法；第四，将统计学习理论引入管道失效模式研究，建立了一种基于级联式模糊支持向量机的管道失效模式诊断模型。在此基础上，根据归纳出的不同管道失效模式，建立了样本特征数据库，通过对实际管道失效数据的诊断应用验证了基于模糊理论诊断模型及算法的有效性及可行性。

目录

文摘

英文文摘

声明

第一章绪论

1.1研究背景和意义

1.2管道失效模式诊断研究综述

1.2.1国内外研究现状

1.2.2管道失效模式诊断常用方法

1.2.3管道失效模式的建立与分析

1.2.4现有方法存在的缺点及研究难点

1.3基于模糊理论的智能诊断方法

1.3.1模糊理论

1.3.2智能诊断技术

1.4论文主要研究内容

第二章模糊逻辑推理基本理论

2.1引言

2.2模糊集合及其运算

2.2.1模糊集合定义及表示

2.2.2模糊集合的运算

2.2.3隶属函数的确定方法

2.2.4常用隶属函数的形式

2.3模糊矩阵与模糊关系

2.3.1模糊矩阵的定义及运算

2.3.2模糊矩阵的合成

2.3.3模糊关系的定义及运算

2.3.4模糊关系的性质

2.3.5模糊关系的合成

2.4模糊逻辑与模糊推理

2.4.1模糊逻辑

2.4.2模糊推理

2.5本章小结

第三章基于模糊诊断技术的故障因素分析

3.1引言

3.2管道失效事故分类

3.3模糊故障诊断原理

3.3.1故障信息的模糊性及复杂性

3.3.2模糊故障诊断的原理

3.4模糊诊断过程中的信息获取

3.4.1确定隶属函数

3.4.2构建模糊诊断矩阵

3.5基于模糊理论的故障诊断技术

3.5.1基于最大隶属原则的故障诊断方法

3.5.2基于择近原则的故障诊断方法

3.5.3基于模糊等价关系的聚类诊断方法

3.6管道防腐保温层泄露诊断分析

3.7本章小结

第四章基于正规模糊神经网络的管道失效模式诊断

4.1引言

4.2模糊逻辑与模糊逻辑系统

4.2.1模糊逻辑

4.2.2模糊逻辑系统

4.3正规模糊神经网络

4.3.1模糊规则描述

4.3.2网络结构

4.3.3模糊神经网络的训练

4.4在管道腐蚀程度诊断中的应用

4.5本章小结

第五章基于模糊支持向量机的管道腐蚀失效模式诊断

5.1引言

5.2支持向量机

5.2.1支持向量机模型

5.2.2 SVM核函数

5.2.3 SVM模型的确定

5.3模糊支持向量机

5.4级联模糊支持向量机模型

5.5在管道腐蚀失效模式诊断中的应用

5.6本章小结

第六章结论

参考文献

攻读硕士学位期间取得的学术成果

致谢