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针对由于输油管道泄漏在生产生活中造成的诸多损失与危害,以吉林油田的一段长输管道为研究对象,利用小波包变换提取管道泄漏压力信号的特征向量,将得到的特征向量作为神经网络的输入,根据输出对管道的运行状态进行识别,再应用负压波定位法对泄露点进行定位。在此基础上,提出了一种基于遗传算法优化的RBF神经网络输油管道检测的方法。该方法把遗传算法应用于神经网络的参数确定中。实验结果表明,优化的RBF神经网络模型的误差为1%左右,提高了泄漏检测的精度与效率。