一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)及方法
【專利摘要】一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)及方法包括一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)(簡稱本系統(tǒng))及一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測方法(簡稱本方法)；本系統(tǒng)包括輸入模塊、輸氣管道傳輸機理模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型、管道系統(tǒng)信號采集模塊、修正輸出處理模塊及誤差獲取模塊；本方法為建立輸氣管道數(shù)學(xué)模型、得出輸氣管道狀態(tài)空間方程、處理輸氣管道狀態(tài)空間方程的流量信號、建立RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及驗證檢測模型。結(jié)合輸氣管道流動數(shù)學(xué)模型與基于知識的檢測方法，研究末端負(fù)載、管徑、管道彎曲、環(huán)境溫度、氣體波速及壓縮系數(shù)、管道水力摩阻系數(shù)等并監(jiān)測輸氣管道泄漏。訓(xùn)練管道模型，獲取適應(yīng)管道工況變化的準(zhǔn)確模型。
【專利說明】
-種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)及方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001 ]本發(fā)明設(shè)及一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)及方法，屬于自動控 制及泄漏檢測技術(shù)W及氣體管道泄漏檢測領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 經(jīng)過幾十年的發(fā)展，國內(nèi)外研究人員提出了多種管道泄漏檢測及定位方法并應(yīng)用 于工程實際?；谟布姆椒ɡ脭y帶或安裝在管道上的各種不同機理的傳感器來檢測泄 漏并進行定位，該方法是早期主要采用的泄漏檢測與定位的方法。目前，W軟件為主，軟、硬 件相結(jié)合的基于監(jiān)視控制與數(shù)據(jù)采集的泄漏檢測與定位技術(shù)受到廣泛的關(guān)注，并逐漸成為 管道泄漏檢測技術(shù)的主流。
[0003] 基于軟件的檢測方法是依靠管道內(nèi)流量和壓力的測量、質(zhì)量和體積守恒、管道流 動動力學(xué)模型等原理通過計算機編程來實現(xiàn)泄漏檢測?；谲浖姆椒煞譃榛谛盘柼?理的方法、基于知識的方法和基于管道數(shù)學(xué)模型的方法。基于信號處理的方法有負(fù)壓波法、 質(zhì)量/體積平衡法、壓力點分析法、聲波檢測法等;基于知識的方法有基于專家系統(tǒng)的方法、 基于模式識別的方法、基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法;基于數(shù)學(xué)模型的管道泄漏檢測與定位方法可 分為瞬態(tài)模型法、濾波器法、系統(tǒng)辨識法等。
[0004] 申請?zhí)枮?01210563120.3,標(biāo)題為"一種管道氣體泄漏檢測裝置"；申請?zhí)枮?200920293127.1，標(biāo)題為"一種壓力管道泄漏測試裝置"；申請?zhí)枮?00620127803.4,標(biāo)題為 "一種地下管線泄漏檢測裝置"；申請?zhí)枮?00810104233.0,標(biāo)題為"一種管道泄漏檢測系 統(tǒng)"；申請?zhí)枮?0 10 10002941.0,標(biāo)題為"一種氣體管道泄漏檢測裝置"；申請?zhí)?201220078512.6,標(biāo)題為"用于氣體管道的漏點檢測定位系統(tǒng)"等，上述運些專利都是側(cè)重 于設(shè)計利用各類傳感器和儀表檢測泄漏的裝置，屬于基于硬件的管道泄漏檢測技術(shù)。硬件 檢測技術(shù)具有檢測準(zhǔn)確、靈敏度高等優(yōu)點，并且能夠確定泄漏位置和泄漏量的大小，但是硬 件檢測技術(shù)具有明顯的缺點，運是因為硬件檢測需要在管線上布置大量的傳感器等硬件設(shè) 備，安裝和維護成本非常巨大，并且對于埋地管線的檢測硬件檢測的復(fù)雜度將更大，目前一 般不單獨作為管道檢測手段，通常配合軟件使用。
[0005] 申請?zhí)枮?01310169679.2,標(biāo)題為"基于音波信號的輸氣管道泄漏檢測裝置與檢 測方法"的專利，提出采用音波傳感器采集管道內(nèi)流體動態(tài)壓力信號，對音波信號進行特征 提取并進行泄漏判斷的方法。但音波傳感器采集到的動態(tài)壓力信號比較微弱，易受外界環(huán) 境干擾，不宜遠傳。
[0006] 申請?zhí)枮?01310523173.7,標(biāo)題為"一種管道泄漏實驗裝置及實驗方法"的專利， 提出采用溫度計、體積流量計和壓力表等儀器，通過比較流體穩(wěn)態(tài)泄漏速率計算值和測量 值得到流體穩(wěn)態(tài)泄漏速率修正模型，研究在不同工況下流體泄漏特征與規(guī)律，為管道維護 和泄漏檢測提供依據(jù)。
[0007] 申請?zhí)枮?00610172271.0,標(biāo)題為"基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的管道泄漏的檢測方法"的 專利，提出了采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行泄漏檢測，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法較強的適應(yīng)性和預(yù)測能力，但缺 乏物理基礎(chǔ)，對訓(xùn)練樣本W(wǎng)外的數(shù)據(jù)，預(yù)測效果不佳，有時甚至與實際工業(yè)過程矛盾。
[000引申請?zhí)枮?01010004704.8,標(biāo)題為"輸氣管道泄漏檢測定位裝置及其檢測定位方 法"的專利，提出建立管內(nèi)氣體流動的瞬態(tài)數(shù)學(xué)模型并采用特征線法進行求解，利用模型中 壓力、流量計算值與壓力、流量傳感器實測值的誤差來判斷泄漏，由于機理模型在求解過程 中需要進行一些簡化和近似，因此必然會帶來誤差。
[0009] 綜上所述，W上設(shè)及氣體管道泄漏檢測方法和技術(shù)大多是通過壓力、流量、溫度、 音波等各類傳感器檢測信號并進行信號特征分析提取泄漏信息的裝置和方法，各種泄漏檢 測方法各有優(yōu)缺點，單一一種泄漏檢測方法很難在各個性能指標(biāo)上均達到良好的效果，如 果將多種方法進行有機結(jié)合，取長補短，將可W提高泄漏檢測與定位的性能。本申請基于神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法和基于管道數(shù)學(xué)模型的方法相結(jié)合，解決W下兩個方面的問題:一方面，本申 請僅采用高精度壓力傳感器采集壓力信號，減少設(shè)備初期投資，節(jié)約成本;另一方面，將具 有較好物理基礎(chǔ)的模型法與具有較強的適應(yīng)性和預(yù)測能力神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，提高輸氣管道 泄漏檢測精度。
[0010] 本申請致力于將"基于氣體管道流動數(shù)學(xué)模型的方法"同"基于知識的檢測方法" 相結(jié)合，優(yōu)勢互補，研究輸氣管道在末端負(fù)載變化、管徑發(fā)生變化、管道發(fā)生彎曲W及環(huán)境 溫度、氣體波速、氣體壓縮系數(shù)、管道水力摩阻系數(shù)等參數(shù)變化的多種狀態(tài)下檢測模型的適 應(yīng)性，用于輸氣管道的監(jiān)測及泄漏檢測，提出一種輸氣管道建模及泄漏檢測方法。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0011] 本申請目的在于克服基于硬件的輸氣管道泄漏檢測技術(shù)成本高、運行維護困難W 及基于傳統(tǒng)的輸氣管道傳輸機理模型適應(yīng)性差、精度低的現(xiàn)狀，提出一種適應(yīng)多種狀態(tài)變 化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)及方法。
[0012] 本申請?zhí)岢鲆环N適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)及方法，包括一種適 應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)（簡稱本系統(tǒng))及一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣 管道泄漏檢測方法(簡稱本方法）；
[0013] 其中，本系統(tǒng)包括:輸入模塊、輸氣管道、輸氣管道傳輸機理模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模 型、管道系統(tǒng)信號采集模塊、修正輸出處理模塊及誤差獲取模塊；
[0014] 其中，所述的輸入模塊包括實際系統(tǒng)輸入、輸氣管道傳輸機理模型輸入及神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)補償模型輸入；
[0015] 其中，系統(tǒng)輸入、輸氣管道傳輸機理模型輸入及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型輸入=者可W 相同，也可W不同；實際系統(tǒng)輸入為管道的初始條件和邊界條件W及輸氣管道的各個參數(shù)；
[0016] 其中，所述的輸氣管道傳輸機理模型(后續(xù)簡稱"機理模型"），其建立過程為:對氣 體在輸氣管道中傳輸?shù)倪B續(xù)性方程和運動方程進行推導(dǎo)和簡化，建立輸氣管道穩(wěn)態(tài)和動態(tài) 數(shù)學(xué)模型，并對輸氣管道非線性偏微分形式的數(shù)學(xué)模型進行求解，建立氣體管道狀態(tài)空間 方程，并對模型中流量信號進行處理；
[0017] 其中，所述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型（后續(xù)簡稱"神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)"），其建立過程為：由于RBF (Radial Basis Function,RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既有生物背景又可W W任意精度逼近非線性函 數(shù)，并且只要中屯、點選擇適當(dāng)，只需要很少的神經(jīng)元就可獲得很好的逼近效果，還具有唯一 最佳逼近點的優(yōu)點，本申請選取RB巧申經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)輸入向量和目標(biāo)向 量，建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型補償;并且在負(fù)載改變時的不同工況下進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和測試，補償輸 氣管道傳輸機理模型因為多種狀態(tài)變化所帶來的誤差；
[0018] 其中，所述的管道系統(tǒng)信號采集模塊是指采用安裝在管道沿線各節(jié)點上的高精度 壓力傳感器，對沿輸氣管道傳輸方向上各個節(jié)點壓力信號進行采集，即獲取本系統(tǒng)中壓力 信號實測值；
[0019] 其中，所述的修正輸出處理模塊是指將輸氣管道傳輸機理模型的計算輸出值與神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型的輸出進行求和：其中，機理模型為主模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為補償模型，用于補 償輸氣管道傳輸機理模型存在的誤差，主模型和補償模型結(jié)合，建立輸氣管道的混合模型， 可W更好地監(jiān)測輸氣管道運行狀態(tài)并判斷泄漏的發(fā)生，從而有效提高檢測精度；
[0020] 其中，所述的誤差獲取模塊計算輸氣管道各節(jié)點壓力傳感器實測值與機理模型計 算輸出值之間的誤差，該誤差作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的輸出向量;誤差獲取模塊還計算壓力信 號實測值與補償后輸氣管道的混合模型輸出值之間的誤差，該誤差平方和最小作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn) 練的目標(biāo)值，該值接近于0或者越小越好；
[0021 ] -種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)各模塊的連接關(guān)系如下：
[0022] 輸入模塊與輸氣管道傳輸機理模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型和管道系統(tǒng)信號采集模塊 相連，修正輸出處理模塊與輸氣管道傳輸機理模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型、管道信號采集模塊 和誤差獲取模塊相連，誤差獲取模塊與管道信號采集模塊和修正輸出處理模塊相連。
[0023] -種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測方法，即本方法，是基于一種適應(yīng)多 種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)進行輸氣管道泄漏檢測與補償，具體步驟如下：
[0024] 步驟一、考慮到安裝流量計會破壞原流場而影響測試精度，還會造成壓力損失，在 搭建一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)時，采用精度較高的壓力傳感器取代 常規(guī)的管道泄漏檢測系統(tǒng)中的流量計，統(tǒng)一采集輸氣管道各個節(jié)點上的壓力信號；
[0025] 步驟二、將步驟一采集到的初始時刻輸氣管道各節(jié)點上的壓力值作為初始條件， 輸氣管道首末端壓力傳感器在各個時刻采集到的壓力值作為邊界條件，初始條件和邊界條 件W及管道的各個參數(shù)作為本系統(tǒng)已知的輸入條件；
[0026] 步驟=、基于輸氣管道傳輸連續(xù)性方程、運動方程和狀態(tài)方程建立輸氣管道傳輸 機理模型，具體步驟如下：
[0027] 步驟3.1推導(dǎo)和簡化處理輸氣管道傳輸機理模型的連續(xù)性方程和運動方程，并結(jié) 合氣體狀態(tài)方程，建立輸氣管道的動態(tài)偏微分方程形式的簡化數(shù)學(xué)模型；
[0028] 其中，所述的連續(xù)性方程為：
[0029；
[0030；
[0031；
[0032] 其中，P-一輸氣管道中氣體壓力，Pa;
[0033] qm--輸氣管道質(zhì)量流量，kg/s;
[0034] t--時間變量，S ;
[0035] X一一沿輸氣管道的長度變量，m;
[0036] A一一輸氣管道橫截面積，m2;
[0037] a--氣體波速，m/s;
[00測 g--重力加速度，m/s2;
[0039] 0一一輸氣管道軸線方向與水平面間夾角，rad;
[0040] A一一輸氣管道水力摩阻系數(shù)，無量綱；
[0041] D-輸氣管道內(nèi)徑，m;
[0042] 步驟3.2對步驟3.1建立的簡化數(shù)學(xué)模型進行求解，具體為:基于中屯、隱式差分法 對輸氣管道動態(tài)方程進行差分化，得出輸氣管道狀態(tài)空間方程；
[0043] 甘由_配成的輪與咎諾處太巧間古巧電.
[0044]
[0045 ]式中X( j ) = [pi, j , ??'Pm j , Qml, j ,'''Qmn, j ]T ;
i 為常系數(shù)矩陣
，與本 系統(tǒng)狀態(tài)向量的函鑽
是與邊界條件有關(guān)的項，此處假設(shè)已知的是首端邊界條 件Xo;
[0046] 步驟3.3對步驟3.2得到的輸氣管道狀態(tài)空間方程中流量信號采用氣體流動公式 計算法、兩點壓差法和近似模型法進行處理；
[0047] 步驟四、建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型，并補償因為近似和簡化對機理模型帶來的誤差， 具體步驟如下：
[004引步驟4.1比較各種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點并選擇RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立輸氣管道的 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型.
[0049] 步驟4.2在步驟4.1基礎(chǔ)上，建立輸氣管道的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型，其具體結(jié)構(gòu):具體 采用含輸入層、隱含層和輸出層的S層RB巧申經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型的輸入向量 為j時刻輸氣管道上n個節(jié)點的壓力計算值：即步驟3.2中的pi,j.…Pn, J，輸出向量為j+1時刻 輸氣管道上各節(jié)點上實際測量值與機理模型計算值之間的壓力偏差，隱含層采用高斯核函 數(shù)作為徑向基函數(shù)；
[0050] 步驟4.3為了使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)更加容易，對步驟4.2中確定的神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型的輸入向量和輸出向量進行數(shù)據(jù)歸一化處理，將其變換到[-1,1]或[0，1] 的范圍內(nèi)，W此來減輕RB巧申經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時的難度，并且避免因為輸入輸出數(shù)據(jù)數(shù)量級差別 較大而造成網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差較大；
[0化1 ] 步驟4.4在步驟4.2和4.3基礎(chǔ)上，進一步對RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行設(shè)計，具體體現(xiàn)在:在 輸氣管道的末端用氣量發(fā)生變化的多種不同工況下對RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練和測試；
[0052] 具體的，采用MATLAB開發(fā)環(huán)境編寫.m文件程序，對本發(fā)明一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化 的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)進行具體實現(xiàn)及實驗驗證，驗證在不同工況下此檢測系統(tǒng)的準(zhǔn)確 性，并對異常情況的壓力數(shù)據(jù)進行測試，分析輸氣管道中存在泄漏時的判斷依據(jù)。
[0053] 經(jīng)過上述四個步驟即完成了一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測方法。 [0化4]有益效果
[0055]本發(fā)明提出的一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)及方法，具有如下 有益效果：
[0056] 1.本發(fā)明的一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)及方法，僅采用壓力 信號建立適應(yīng)多狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)及方法，故僅需安裝高精度的壓力傳感 器采集壓力信號即可，進一步節(jié)約了初期投資和運營維護成本；
[0057] 2.本發(fā)明的一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)及方法，通過對輸氣 管道連續(xù)性方程和運動方程進行理論分析，得到一對非線性偏微分方程，采用中屯、隱式差 分法對該簡化模型進行數(shù)值求解，建立了氣體管道無泄漏態(tài)空間方程，基于此方程可計算 出管道沿線上各節(jié)點所有時刻的壓力，為泄漏檢測提供了參考依據(jù)，能夠及時發(fā)現(xiàn)并準(zhǔn)確 定位泄漏位置、估計泄漏量并報警，從而更加有效地監(jiān)測輸氣管道運行狀況；
[0058] 3.本發(fā)明的一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)及方法，通過確定管 道在無泄漏時的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，W及網(wǎng)絡(luò)輸入向量和目標(biāo)向量，采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償管道機 理模型中多種狀態(tài)的變化，并在末端負(fù)載發(fā)生變化的多種工況下對網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練和測試， 建立了氣體管道RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型，可有效補償機理模型存在的誤差；
[0059] 4.本發(fā)明的一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測方法，在輸氣管道中采用 機理模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合，并采用MATLAB環(huán)境建立混合模型進行具體實現(xiàn)和理論仿真， 驗證了本發(fā)明所提出的系統(tǒng)可適應(yīng)管道多種狀態(tài)和負(fù)載的變化，具有較高的精度，可準(zhǔn)確 監(jiān)測輸氣管道的運行狀態(tài)，且當(dāng)管道發(fā)生泄漏時能迅速判斷，從而實現(xiàn)高效的輸氣管道泄 漏定位與檢測。
【附圖說明】
[0060] 圖1是本發(fā)明一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)及方法的系統(tǒng)組成 示意圖；
[0061] 圖2是本發(fā)明一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)及方法實施例中的 輸氣管道RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖；
[0062] 圖3是本發(fā)明一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)及方法實施例中實 驗管道壓力采樣點和模擬泄漏所在位置示意圖；
[0063] 圖4是本發(fā)明一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)及方法實施例中的 工況2各個節(jié)點測試RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時混合模型輸出值、機理模型計算值和實測值之間對比的 結(jié)果圖。
【具體實施方式】
[0064] 下面結(jié)合附圖和實施例對本發(fā)明做進一步說明和詳細描述：
[0065] 圖1是本發(fā)明一種適應(yīng)多狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)及方法的系統(tǒng)組成示 意圖；圖2是本發(fā)明提出的輸氣管道無泄漏時RB巧申經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型結(jié)構(gòu)圖，由圖2可見，該 RB巧申經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用S層網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，分別是輸入層、隱含層和輸出層，其中網(wǎng)絡(luò)模型輸入向量 為j時刻管道上n個節(jié)點的壓力計算值，輸出向量為j+1時刻管道上各節(jié)點上實際測量值與 機理模型計算值之間的壓力偏差，隱含層采用高斯核函數(shù)作為徑向基函數(shù)。
[0066] 本發(fā)明提出的一種適應(yīng)多狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)中，機理模型是通過 氣體在輸氣管道中傳輸?shù)倪B續(xù)性方程和運動方程建立起來的，是主模型，起主要的作用； RB巧申經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為誤差估計模型，對溫度、管徑、管道彎曲、管道與水平方向的夾角、水力摩 阻系數(shù)、氣體壓縮系數(shù)等多種狀態(tài)參數(shù)的動態(tài)變化給機理模型帶來的誤差進行補償，為提 高混合模型精度起微調(diào)的作用，并對不同工況下管道模型進行訓(xùn)練，獲取可W適應(yīng)管道正 常工況變化的準(zhǔn)確模型。
[0067] 實施例
[0068] 本實施例的一種適應(yīng)多狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)中的輸氣管道為內(nèi)徑 10mm、長度75m的鋼管，其中氣源為空氣壓縮機，可W產(chǎn)生壓力范圍為0~0.7Mpa(表壓)的壓 縮氣體，輸氣管道上多處安裝高精度壓力傳感器采集壓力信號，并且沿管道不同位置模擬 了內(nèi)徑大小不同的泄漏孔，輸氣管道末端通過安裝節(jié)流閥調(diào)節(jié)流量模擬不同工況，節(jié)流閥 后接消音器通向大氣。本實施例的一種適應(yīng)多狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)共模擬了 五種工況，末端流量為343.3、347.5、355.1、368.4、372.3,單位是g/min(克/分鐘），分別為 工況1、工況2、工況3、工況4和工況5。建立RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，采用工況1、3、5的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練 算法中的數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練RB巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，采用工況2和工況4測試網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)。具體的壓力采集位 置(S1-S7)和模擬泄漏所在位置化1-L3)如圖3所示。
[0069] 工況2測試RB巧申經(jīng)網(wǎng)絡(luò)混合模型輸出值(修正值）、機理模型輸出值(計算值)和壓 力傳感器實測壓力數(shù)據(jù)(實測值)之間在各個壓力采樣點上的對比結(jié)果如圖4所示。第1個節(jié) 點是首端邊界條件，圖4中顯示第2個節(jié)點到第7個節(jié)點壓力數(shù)據(jù)。
[0070] 從圖4可W看出除了在輸氣管道第2點上個別采樣點混合模型誤差比機理模型誤 差稍大一點外，其它各個點上所有采樣點上混合模型誤差都要小于機理模型誤差，說明建 立的補償模型起到了很好的調(diào)節(jié)作用。管道上各個壓力采樣點上(首端除外)機理模型誤差 化rror of Mechanism model,簡稱EM)和混合模型誤差化rror of Hybrid model,簡稱EH) 最大值和最小值W及相應(yīng)的采樣點(時刻）的位置(i)如下表1所示，單位均為化。從表1中可 W看出，機理模型壓力計算值在節(jié)點3,4,5,6上與實際測量值之間存在著一定的誤差，而混 合模型壓力預(yù)測值與實測值之間的誤差很小，甚至小于壓力傳感器測量誤差(實驗系統(tǒng)中 壓力傳感器最大測量誤差在1220化左右），預(yù)測精度很高。
[00711 要1 丫凡19枕舟照刑末n、甩會照刑坦単姑hk
[0072
[0073] W上所述的實施例為本發(fā)明一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)及 方法的較佳實施例而已，本發(fā)明不應(yīng)該局限于該實施例和附圖所公開的內(nèi)容。凡是不脫離 本發(fā)明所公開的精神下完成的等效或修改，都落入本發(fā)明保護的范圍。
【主權(quán)項】
1. 一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)及方法，其特征在于： 包括一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)（簡稱本系統(tǒng)）及一種適應(yīng)多種 狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測方法(簡稱本方法）； 其中，本系統(tǒng)又包括:輸入模塊、輸氣管道、輸氣管道傳輸機理模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模 型、管道系統(tǒng)信號采集模塊、修正輸出處理模塊及誤差獲取模塊。2. 如權(quán)利要求1所述的一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)，其特征還在 于： 所述的輸入模塊包括實際系統(tǒng)輸入、輸氣管道傳輸機理模型輸入及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型 輸入； 其中，系統(tǒng)輸入、輸氣管道傳輸機理模型輸入及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型輸入三者可以相同， 也可以不同；實際系統(tǒng)輸入為管道的初始條件和邊界條件以及輸氣管道的各個參數(shù)。3. 如權(quán)利要求1所述的一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)，其特征還在 于： 所述的輸氣管道傳輸機理模型（后續(xù)簡稱"機理模型"），其建立過程為:對氣體在輸氣 管道中傳輸?shù)倪B續(xù)性方程和運動方程進行推導(dǎo)和簡化，建立輸氣管道穩(wěn)態(tài)和動態(tài)數(shù)學(xué)模 型，并對輸氣管道非線性偏微分形式的數(shù)學(xué)模型進行求解，建立氣體管道狀態(tài)空間方程，并 對模型中流量信號進行處理； 所述的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型（后續(xù)簡稱"神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)"），其建立過程為：由于RBF(Radial Basis Functi〇n，RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)既有生物背景又可以以任意精度逼近非線性函數(shù)，并且只 要中心點選擇適當(dāng)，只需要很少的神經(jīng)元就可獲得很好的逼近效果，還具有唯一最佳逼近 點的優(yōu)點，本申請選取RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，確定網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)輸入向量和目標(biāo)向量，建立神 經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型補償;并且在負(fù)載改變時的不同工況下進行網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和測試，補償輸氣管道傳 輸機理模型因為多種狀態(tài)變化所帶來的誤差。4. 如權(quán)利要求1所述的一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)，其特征還在 于： 所述的管道系統(tǒng)信號采集模塊是指采用安裝在管道沿線各節(jié)點上的高精度壓力傳感 器，對沿輸氣管道傳輸方向上各個節(jié)點壓力信號進行采集，即獲取本系統(tǒng)中壓力信號實測 值； 所述的修正輸出處理模塊是指將輸氣管道傳輸機理模型的計算輸出值與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補 償模型的輸出進行求和： 其中，機理模型為主模型，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為補償模型，用于補償輸氣管道傳輸機理模型存在 的誤差，主模型和補償模型結(jié)合，建立輸氣管道的混合模型，可以更好地監(jiān)測輸氣管道運行 狀態(tài)并判斷泄漏的發(fā)生，從而有效提高檢測精度。 其中，所述的誤差獲取模塊計算輸氣管道各節(jié)點壓力傳感器實測值與機理模型計算輸 出值之間的誤差，該誤差作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的輸出向量;誤差獲取模塊還計算壓力信號實 測值與補償后輸氣管道的混合模型輸出值之間的誤差，該誤差平方和最小作為網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的 目標(biāo)值，該值接近于〇或者越小越好。5. 如權(quán)利要求1所述的一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)，其特征還在 于： 各模塊的連接關(guān)系如下： 輸入模塊與輸氣管道傳輸機理模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型和管道系統(tǒng)信號采集模塊相 連，修正輸出處理模塊與輸氣管道傳輸機理模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型、管道信號采集模塊和 誤差獲取模塊相連，誤差獲取模塊與管道信號采集模塊和修正輸出處理模塊相連。6. 如權(quán)利要求1所述的一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測方法，其特征在于： 具體步驟如下： 步驟一、考慮到安裝流量計會破壞原流場而影響測試精度，還會造成壓力損失，在搭建 一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測系統(tǒng)時，采用精度較高的壓力傳感器取代常規(guī) 的管道泄漏檢測系統(tǒng)中的流量計，統(tǒng)一采集輸氣管道各個節(jié)點上的壓力信號； 步驟二、將步驟一采集到的初始時刻輸氣管道各節(jié)點上的壓力值作為初始條件，輸氣 管道首末端壓力傳感器在各個時刻采集到的壓力值作為邊界條件，初始條件和邊界條件以 及管道的各個參數(shù)作為本系統(tǒng)已知的輸入條件； 步驟三、基于輸氣管道傳輸連續(xù)性方程、運動方程和狀態(tài)方程建立輸氣管道傳輸機理 豐旲型； 步驟四、建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型，并補償因為近似和簡化對機理模型帶來的誤差； 經(jīng)過上述步驟一到步驟四即完成了一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測方法。7. 如權(quán)利要求6所述的一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測方法，其特征在于： 步驟三輸氣管道傳輸機理模型的建立，其具體步驟如下： 步驟3.1推導(dǎo)和簡化處理輸氣管道傳輸機理模型的連續(xù)性方程和運動方程，并結(jié)合氣 體狀態(tài)方程，建立輸氣管道的動態(tài)偏微分方程形式的簡化數(shù)學(xué)模型； 其中，所述的連續(xù)性方程為：其中，P-一輸氣管道中氣體壓力，Pa; Qm--輸氣管道質(zhì)量流量，kg/S ; t--時間變量，S ; X一一沿輸氣管道的長度變量，m; A--輸氣管道橫截面積，Hl2 ; a--氣體波速，m/s; g--重力加速度，m/s2; Θ--輸氣管道軸線方向與水平面間夾角，rad; λ一一輸氣管道水力摩阻系數(shù)，無量綱； D--輸氣管道內(nèi)徑，m; 步驟3.2對步驟3.1建立的簡化數(shù)學(xué)模型進行求解，具體為:基于中心隱式差分法對輸 氣管道動態(tài)方程進行差分化，得出輸氣管道狀態(tài)空間方程； 其中，所述的輸氣管道狀態(tài)空間方程為：式中父(』_) = [?1，：1，...？11,」，(11111小...(111111,」]，^=:>/11￡?，為|^|系數(shù)矩陣;（= 14 1〔，與本系 統(tǒng)狀態(tài)向量的函數(shù);5 = ^r1Z),是與邊界條件有關(guān)的項，此處假設(shè)已知的是首端邊界條件 Xo; 步驟3.3對步驟3.2得到的輸氣管道狀態(tài)空間方程中流量信號采用氣體流動公式計算 法、兩點壓差法和近似模型法進行處理。8. 如權(quán)利要求6所述的一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測方法，其特征還在 于： 步驟四建立神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型并補償因為近似和簡化對機理模型帶來誤差的具體步 驟如下： 步驟4.1比較各種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點并選擇RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來建立輸氣管道的神經(jīng) 網(wǎng)絡(luò)補償模型； 步驟4.2在步驟4.1基礎(chǔ)上，建立輸氣管道的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型，其具體結(jié)構(gòu):具體采用 含輸入層、隱含層和輸出層的三層RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型的輸入向量為j 時刻輸氣管道上η個節(jié)點的壓力計算值：即步驟3.2中的Pl,…·ρη,」，輸出向量為j+1時刻輸 氣管道上各節(jié)點上實際測量值與機理模型計算值之間的壓力偏差，隱含層采用高斯核函數(shù) 作為徑向基函數(shù)； 步驟4.3為了使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)補償模型的訓(xùn)練和學(xué)習(xí)更加容易，對步驟4.2中確定的神經(jīng)網(wǎng) 絡(luò)補償模型的輸入向量和輸出向量進行數(shù)據(jù)歸一化處理，將其變換到[_1，1]或[〇，1]的范 圍內(nèi)，以此來減輕RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練時的難度，并且避免因為輸入輸出數(shù)據(jù)數(shù)量級差別較大 而造成網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差較大； 步驟4.4在步驟4.2和4.3基礎(chǔ)上，進一步對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行設(shè)計，具體體現(xiàn)在:在輸氣 管道的末端用氣量發(fā)生變化的多種不同工況下對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練和測試。9. 如權(quán)利要求8所述的一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測方法，其特征還在 于： 其步驟4.4在步驟4.2和4.3基礎(chǔ)上，進一步對RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行設(shè)計與實現(xiàn)，具體的，采 用MATLAB開發(fā)環(huán)境編寫.m文件程序，對本發(fā)明一種適應(yīng)多種狀態(tài)變化的輸氣管道泄漏檢測 系統(tǒng)進行具體實現(xiàn)及實驗驗證，驗證在不同工況下此檢測系統(tǒng)的準(zhǔn)確性，并對異常情況的 壓力數(shù)據(jù)進行測試，分析輸氣管道中存在泄漏時的判斷依據(jù)。
【文檔編號】F17D5/06GK106015951SQ201610530135
【公開日】2016年10月12日
【申請日】2016年7月7日
【發(fā)明人】王軍茹, 付興建, 劉麗華, 曹榮敏, 王巧玲
【申請人】北京信息科技大學(xué)