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基于优化BP网络的液体管道工况识别方法研究

李传宪, 刘定宏, 李剑, 朱浩然, 路太辉, 何伟光

石油化工高等学校学报 2018, 31 (6): 73-81. DOI: 10.3969/j.issn.1006-396X.2018.06.012

摘要（370）

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PDF （2153KB）（242）

利用环道实验装置模拟实际管道的不同工况，应用小波分析对原始信号降噪，并利用基于核的主成分分析方法（KPCA）提取处理后泄漏信号的时频域特征值，得到神经网络最终输入向量。由于传统BP神经网络在进行工况识别时容易陷入局部极小值，因此利用遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）对BP神经网络进行优化。结果表明，两种优化后的神经网络相较传统BP神经网络具有更强的识别泄漏工况能力。最后从测试准确度和训练时间两个方面，对两种不同优化算法进行对比并提出其不同的适用情况。

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一种基于融合算法的管道泄漏信号处理方法

李传宪,石亚男,姬中元,张雪立,朱浩然,逯雯雯

石油化工高等学校学报 2018, 31 (03): 81-88. DOI: 10.3969/j.issn.1006-396X.2018.03.014

摘要（441）

PDF （5255KB）（292）

利用环道实验模拟实际管道泄漏工况，验证了小波去噪的实际效果，通过时频联合分析泄漏信号的衰减过程，从两方面阐述了小泄漏不易被发现的原因，并且讨论了现阶段最常用的小波去噪方法处理小泄漏信号的不足。针对上述问题，建立新阈值函数提高小波去噪方法的信号重构精度，并从数学角度分析了新函数的优越性，提出了基于最大信噪比的盲源分离算法，将小波变换与盲源分离相融合，通过分离已知构造信号说明此方法的适用性，验证该融合算法的实际去噪效果和工业应用价值。

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基于SPS软件的原油管道压力波传递特性分析

杨飞,胡鑫杰,李传宪,姬中元,朱浩然

石油化工高等学校学报 2016, 29 (6): 79-85. DOI: 10.3969/j.issn.1006-396X.2016.06.016

摘要（502）

PDF （3076KB）（515）

采用SPS软件建立了西部某原油管道仿真模型并与管道实际运行工况进行对比,验证了模型的准确性。在该模型基础上,通过关闭B热泵站1号泵产生压力波动,并根据沿线压力变化模拟研究了管道压力波的传递特性。揭示了传递距离、出站油温、原油密度、出站压力、管径、壁厚、管道弹性模量等对压力波传递速度的影响,拟合
修正得到了针对该西部原油管道的压力波传递速度计算公式。最后通过与实际工况下压力波传递速度的对比,验证了公式的准确性。