基于RBF神经网络的气体管道泄漏定位实验装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术属于气体管道泄漏定位技术领域，尤其涉及一种基于RBF神经网络的气体管道泄漏定位实验装置及方法，包括在气体传输管道末端安装一只压力传感器，在预置泄漏点的一侧等间距安装五个等精度声发射传感器；对在不同泄漏压力下五个通道所采集到的泄漏信号进行特征提取和处理，获得各通道泄漏信号的最大峰值、(3，0)节点小波包能量、对应泄漏特征频率处的功率谱峰值来构造不同泄漏压力下的特征向量，然后进行归一化处理后作为RBF组合神经网络的输入，以泄漏定位值L作为RBF组合神经网络的输出，建立不同压力下的RBF组合神经网络管道泄漏定位模型，实现气体管道泄漏点定位及误差分析。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于气体管道泄漏定位
，尤其涉及一种基于RBF神经网络的气体管道泄漏定位实验装置及方法。
技术介绍
随着能源危机和环境问题日益严重，碳捕获和封存(Carbon Capture andStorage，CCS)技术被认为是处理全球气候变暖、减少温室气体最有效的一种方法。CCS技术是将工业、能源产业所生产出来的二氧化碳分离出去，再通过碳存储手段，将其输送到海底或者地下等与大气隔绝的地方。使用管道运输捕获的CO2是目前公认的最经济、最可靠的方式，但是输送过程中经常会出现泄漏问题。因此，找到一种合适的泄漏定位方法，能够及时对泄漏点进行定位，提高二氧化碳输送管道的安全性。声发射技术与RBF(径向基函数)神经网络的结合是解决二氧化碳输送管道泄漏定位困难的重要研究方向。依靠声发射技术，通过泄漏信号的特征提取，结合RBF神经网络来进行二氧化碳输送管道的泄漏定位，能够解决二氧化碳泄漏定位难的问题，基于RBF神经网络的方法有较高的准确性。
技术实现思路
为了解决气体输送管道泄漏定位难的问题，本专利技术提出了一种基于RBF神经网络的气体管道泄漏定位实验装置及方法。实验装置包括：依次相连的压缩机、过滤器、第一球阀、高压缓冲罐、气液分离器、第二球阀、第一基体管道、模拟泄漏单元、第二基体管道、第三球阀、回收罐；所述基体管道与模拟泄漏单元之间通过法兰连接，模拟泄漏单元密封于保护罩内，模拟泄漏单元为一笔直管道，其一端设有泄漏点，泄漏点的另一侧等间距安装有五个等精度声发射传感器，模拟泄漏单元末端设有温度传
感器、压力传感器，模拟泄漏单元包括加热层和保温层；保护罩内的各种传感器通过保护罩外的采集卡与分析器相连；保护罩顶部连接有导流管。定位方法包括：步骤1：测量设置在实验装置的模拟泄漏单元末端的气体温度和气体压力；步骤2：采集五个等精度声发射传感器信号，并通过五个信号通道传输到采集卡；步骤3、调节模拟泄漏单元内的气体压力，提取在不同泄漏压力下五个信号通道所采集到的气体泄漏信号的特征；步骤4、构造特征向量，并对其进行归一化处理；步骤5、将归一化后不同泄漏压力下的特征向量作为RBF组合神经网络的输入，以泄漏定位值L作为RBF组合神经网络的输出变量，建立RBF组合神经网络模型，选取训练样本进行网络训练；步骤6：将不同泄漏压力下的测试样本输入训练好的RBF神经网络实现泄漏点定位，并计算定位误差。所述步骤3包括：将五个信号通道采集到的泄漏信号划分成多个段，找到每段的最大峰值，将各段的最大峰值求平均，来作为不同泄漏压力下第i个信号通道采集到的泄漏信号的最大峰值并作为RBF组合神经网络的第一个输入元素；将原始信号进行傅立叶变换得到不同泄漏压力下第i信号通道功率谱在泄漏频率处的功率谱峰值并作为RBF组合神经网络的第二个输入元素；将原始信号经过运用db1小波基进行三层小波包分解，得到不同泄漏压力下第i信号通道(3，0)节点的小波包能量并作为RBF组合神经网络的第三个输入元素；其中，k为对应不同泄漏压力的编号。所述步骤3中除了调节模拟泄漏单元内的气体压力来获得不同条件下的气体泄漏信号的特征之外，还可通过改变温度、泄漏孔径的方式来获得不同条件下的泄漏信号的特征。本专利技术的有益效果是：(1)根据二氧化碳输送管道的特点，基于RBF组合神经网络，结合声发射技术，在声发射技术的基础上，提出了一种新型特征向量提取的方法，为二氧化碳输送管道泄漏定位技术发展提供了新的方向。(2)利用小波包进行特征向量提取，以小波包能量作为特征向量的一个元素，通过RBF组合神经网络进行泄漏定位，具备了实现不同压力下管道泄漏准确定位的能力。附图说明图1是实验装置示意图；图2是本专利技术的方法流程图；图3是泄漏信号特征量提取流程图；图4是RBF组合神经网络结构图；具体实施方式下面结合附图，对实施例作详细说明。如图1所示，本专利技术的基于RBF神经网络的气体管道泄漏定位实验装置包括：依次相连的压缩机、过滤器、第一球阀、高压缓冲罐、气液分离器、第二球阀、第一基体管道、模拟泄漏单元、第二基体管道、第三球阀、回收罐；所述基体管道与模拟泄漏单元之间通过法兰连接，模拟泄漏单元密封于保护罩内，模拟泄漏单元为一笔直管道，其一端设有泄漏点，泄漏点的另一侧等间距安装有五个等精度声发射传感器，模拟泄漏单元末端设有温度传感器、压力传感器，模拟泄漏单元包括加热层和保温层；保护罩内的各种传感器通过保护罩外的采集卡与分析器相连；保护罩顶部连接有导流管。分别改变温度、压力、泄漏孔径的情况，可以得到多种情况下二氧化碳的泄漏情况，通过声发射信号采集及预处理单元接入分析器，并根据RBF组合神
经网络进行源泄漏点定位。如图2所示，本专利技术的基于RBF神经网络的气体管道泄漏定位方法包括：根据二氧化碳输送管道泄漏特点，结合声发射技术和泄漏信号特征提取技术，在实验室模拟二氧化碳输送管道泄漏试验的基础上，进行了RBF组合神经网络的建模，进行二氧化碳输送管道泄漏定位分析。具体包括以下步骤：步骤1：测量设置在实验装置的模拟泄漏单元末端的气体温度和气体压力；步骤2：采集五个等精度声发射传感器信号，并通过五个信号通道传输到采集卡；步骤3、调节模拟泄漏单元内的气体压力，提取在不同泄漏压力下五个信号通道所采集到的气体泄漏信号的特征；步骤4、构造特征向量，并对其进行归一化处理；步骤5、将归一化后不同泄漏压力下的特征向量作为RBF组合神经网络的输入，以泄漏定位值L作为RBF组合神经网络的输出变量，建立RBF组合神经网络模型，选取训练样本进行网络训练；步骤6：将不同泄漏压力下的测试样本输入训练好的RBF神经网络实现泄漏点定位，并计算定位误差。所述步骤3包括：将五个信号通道采集到的泄漏信号划分成多个段，找到每段的最大峰值，将各段的最大峰值求平均，来作为不同泄漏压力下第i个信号通道采集到的泄漏信号的最大峰值并作为RBF组合神经网络的第一个输入元素；将原始信号进行傅立叶变换得到不同泄漏压力下第i信号通道功率谱在泄漏频率处的功率谱峰值并作为RBF组合神经网络的第二个输入元素；将原始信号经过运用db1小波基进行三层小波包分解，得到不同泄漏压力下第i信号通道(3，0)节点的小波包能量并作为RBF组合神经网络的第三个输入元素；其中，k为对应不同泄漏压力的编号。所述步骤3中除了调节模拟泄漏单元内的气体压力来获得不同条件下的气体泄漏信号的特征之外，还可通过改变温度、泄漏孔径的方式来获得不同条件下的泄漏信号的特征。所述步骤3中，特征向量算法公式如下：(1)平均最大峰值算法公式：Pik[m]=maxa[j]m=1,j=1,2...N3m=2,j=N3+1,N3+2...2N3m=3,j=2N3+1,2N3+2...N]]>X1ki＝mean Pik[m]其中，m为一段泄漏信号某个区间的序号；a[j]为第j个采样点的信号幅值；N为总的数据采样点个数；Pik[m]为不同压力下第i通道第m区间泄漏信号最大峰值；为不同泄漏压力下第i通道信号峰值。(2)小波包分解算法公式：di,j,2n=12Σlh0(l-2j)di+1,l,ndi,j,2n+1=12Σlh1(l-2j)di+1,l,n]]>其中，di本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于RBF神经网络的气体管道泄漏定位实验装置，其特征在于，包括：依次相连的压缩机、过滤器、第一球阀、高压缓冲罐、气液分离器、第二球阀、第一基体管道、模拟泄漏单元、第二基体管道、第三球阀、回收罐；所述基体管道与模拟泄漏单元之间通过法兰连接，模拟泄漏单元密封于保护罩内，模拟泄漏单元为一笔直管道，其一端设有泄漏点，泄漏点的另一侧等间距安装有五个等精度声发射传感器，模拟泄漏单元末端设有温度传感器、压力传感器，模拟泄漏单元包括加热层和保温层；保护罩内的各种传感器通过保护罩外的采集卡与分析器相连；保护罩顶部连接有导流管。

【技术特征摘要】
1.一种基于RBF神经网络的气体管道泄漏定位实验装置，其特征在于，包括：依次相连的压缩机、过滤器、第一球阀、高压缓冲罐、气液分离器、第二球阀、第一基体管道、模拟泄漏单元、第二基体管道、第三球阀、回收罐；所述基体管道与模拟泄漏单元之间通过法兰连接，模拟泄漏单元密封于保护罩内，模拟泄漏单元为一笔直管道，其一端设有泄漏点，泄漏点的另一侧等间距安装有五个等精度声发射传感器，模拟泄漏单元末端设有温度传感器、压力传感器，模拟泄漏单元包括加热层和保温层；保护罩内的各种传感器通过保护罩外的采集卡与分析器相连；保护罩顶部连接有导流管。2.一种基于权利要求1所述实验装置的气体管道泄漏定位方法，其特征在于，包括：步骤1：测量设置在实验装置的模拟泄漏单元末端的气体温度和气体压力；步骤2：采集五个等精度声发射传感器信号，并通过五个信号通道传输到采集卡；步骤3、调节模拟泄漏单元内的气体压力，提取在不同泄漏压力下五个信号通道所采集到的气体泄漏信号的特征；步骤4、构造特征向量，并对其进行归一化处理；步骤5、将归一化后不同泄漏压力下的特征向量作为RBF组合神经网络的...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩晓娟，赵泽昆，蔡丽娟，刘大贺，
申请(专利权)人：华北电力大学，交通运输部水运科学研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11