PSO優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在管道泄漏檢測中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著石油管道運輸業(yè)的不斷發(fā)展，管道在國民經(jīng)濟中的地位越來越重要，而管道泄漏事故也時有發(fā)生。管道泄漏不僅會造成能源的浪費，帶來巨大的經(jīng)濟損失，而且會污染環(huán)境，甚至?xí){到人民生命財產(chǎn)的安全。因此，長輸管道的安全運行受到了越來越多的關(guān)注，管道泄漏檢測定位成為當(dāng)前重要的研究課題。管道泄漏檢測與定位方法諸多，其中基于知識的方法由于無需為復(fù)雜的管道系統(tǒng)建模、診斷結(jié)果受不確定因素影響較小、且具有定性和定量分析的雙重功效，近年來受到業(yè)界的廣泛關(guān)注。基

2、于此，本文以某實際管道運行的數(shù)據(jù)為背景，在前期基于模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的檢漏方法研究的基礎(chǔ)上，針對存在的一些問題，結(jié)合近幾年一些新技術(shù)新成果，對管道泄漏的檢測與估計方法做了進一步的研究。其主要內(nèi)容如下：
　　 ⑴針對模糊BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在收斂速度慢、易陷入局部最小等問題，本文構(gòu)建了基于PSO優(yōu)化了的模糊RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的管道泄漏檢測方法，通過現(xiàn)場真實數(shù)據(jù)的仿真研究，顯示出模糊RBF網(wǎng)絡(luò)較模糊BP網(wǎng)絡(luò)對管道泄漏檢測具有更高的可靠性和準(zhǔn)確性

3、。
　　 ⑵針對一般模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運算函數(shù)對模糊邏輯融合不足，且權(quán)值的優(yōu)化易陷入局部最優(yōu)等問題，文中將一種以廣義概率積、廣義概率和模糊算子替代其運算函數(shù)的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于管道的泄漏檢測，并用發(fā)散-收縮PSO(DCPSO)算法優(yōu)化了該模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值，建立了DCPSO-FNN神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；并在固定權(quán)值的基礎(chǔ)上，分別采用基本PSO和DCPSO優(yōu)化廣義模糊算子中悲觀度、樂觀度參數(shù)，經(jīng)仿真研究，該方法具有更高的檢測與估計精度。