基于LPV-GRNN的输气管道音波定位算法性能研究

本文主要探讨了"基于LPV模型GRNN的输气管道音波定位算法"这一主题，由王丽娜、高宪文和刘潭三位作者共同研究。在处理输气管道泄漏检测与定位问题时，他们注意到管道内气体的可压缩性和检测的复杂性。因此，他们首先构建了一个输气管道的线性变参数（LPV）模型，这是一种能够适应管道工况变化的动态模型。 LPV模型考虑了管道系统的动态特性随操作条件变化而变化的情况，这使得它在处理不确定性和非线性方面具有优势。接着，他们引入了广义回归神经网络（GRNN），这是一种基于实例的学习方法，用于处理非结构化数据和解决非线性回归问题。GRNN以理论时间差作为输入，目标是通过训练得到管道各位置处的期望输出，即音波信号到达的时间，以此来实现泄漏故障的定位。 论文的创新之处在于将LPV模型与GRNN相结合，形成了一种新颖的泄漏检测与定位策略。通过实际案例和现场数据的仿真研究，研究者验证了这种方法的有效性。他们发现，基于LPV模型的GRNN算法能精确地追踪泄漏音波信号，从而提供准确的故障位置信息。这种方法不仅理论上可行，而且在工业应用层面也展现了其可靠性和实用性。 关键词"LPV"代表线性参数变化系统，"GRNN"代表广义回归神经网络，"输气管道"是研究对象，"故障检测与定位"是核心任务，"音波法"则指用了声波信号来探测管道内部状况。研究成果对于提升输气管道的安全管理和维护具有重要的实践价值，也为未来类似领域的研究提供了新的思路和技术支持。