基于混沌特性的时间序列方法:输油管道在线泄漏故障诊断

本文档主要探讨了一种针对输油管道在线泄漏故障诊断的创新算法，发表于2009年的《东北大学学报（自然科学版）》。该研究着重于解决输油管道中的泄漏问题，利用混沌特性来分析压力时间序列数据。具体而言，算法的核心步骤包括： 1. 时间序列相空间重构：通过对输油管道的压力数据进行处理，算法首先通过相空间重构技术确定压力序列的嵌入维数为5维，嵌入延迟为4。这一步骤对于捕捉复杂动态系统的非线性特征至关重要。 2. 神经网络模型构建：选取重构后的5维向量作为神经网络的输入。作者采用两阶段训练方法，首先进行离线训练，获取初始网络参数，这些参数是识别正常和故障状态的基础。 3. 在线学习与实时监测：接着，网络模型在实际运行过程中进行在线训练，通过对网络权重的实时调整，能够适应不断变化的输油管道工作状态，实现了对故障信号的实时检测。这种在线学习策略提高了系统的适应性和响应速度。 4. 有效性验证：论文通过实测数据的仿真测试，展示了该算法的有效性，能够准确地检测到压力故障，这在实际应用中具有重要意义。结果表明，这种方法不仅理论上可行，而且在实际操作中也能提供可靠的结果。 5. 研究背景与支持：此研究得到了多个国家自然科学基金项目的资助，包括国家创新研究群体科学基金项目，体现了研究的学术价值和资金支持。 6. 作者介绍：作者团队由刘金海博士研究生、张化光教授（长江学者特聘教授及博士生导师）以及冯健教授组成，他们的专业背景为本文的研究提供了坚实的技术支撑。 这篇论文提供了一种新颖的基于混沌理论和神经网络的输油管道在线泄漏故障诊断方法，其在提高故障检测效率和准确性方面具有显著优势，为石油管道的维护与管理提供了重要的技术支持。