[发明专利]一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统及方法

摘要

一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统及方法包括一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统(简称本系统)及一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测方法(简称本方法)；本系统包括输入模块、输气管道传输机理模型、神经网络补偿模型、管道系统信号采集模块、修正输出处理模块及误差获取模块；本方法为建立输气管道数学模型、得出输气管道状态空间方程、处理输气管道状态空间方程的流量信号、建立RBF神经网络以及验证检测模型。结合输气管道流动数学模型与基于知识的检测方法，研究末端负载、管径、管道弯曲、环境温度、气体波速及压缩系数、管道水力摩阻系数等并监测输气管道泄漏。训练管道模型，获取适应管道工况变化的准确模型。

主权项

1.一种适应多种状态变化的输气管道泄漏检测系统，其特征在于：包括：输入模块、输气管道、输气管道传输机理模型、神经网络补偿模型、管道系统信号采集模块、修正输出处理模块及误差获取模块；所述的输入模块包括实际系统输入、输气管道传输机理模型输入及神经网络补偿模型输入三种输入的信息；其中，实际系统输入、输气管道传输机理模型输入及神经网络补偿模型输入三者可以相同，也可以不同；实际系统输入为管道的初始条件和边界条件以及输气管道的各个参数；所述的输气管道传输机理模型，后续简称“机理模型”，其建立过程为：对气体在输气管道中传输的连续性方程和运动方程进行推导和简化，建立输气管道稳态和动态数学模型，并对输气管道非线性偏微分形式的数学模型进行求解，建立气体管道状态空间方程，并对模型中流量信号进行处理；所述的神经网络补偿模型，后续简称“神经网络”，其建立过程为：选取RBF神经网络，确定网络拓扑结构、网络输入向量和目标向量，建立神经网络模型补偿；并且在负载改变时的不同工况下进行网络训练和测试，补偿输气管道传输机理模型因为多种状态变化所带来的误差；所述的管道系统信号采集模块采用安装在管道沿线各节点上的高精度压力传感器，对沿输气管道传输方向上各个节点压力信号进行采集，获取本系统中压力信号实测值；所述的修正输出处理模块将输气管道传输机理模型的计算输出值与神经网络补偿模型的输出进行求和：其中，机理模型为主模型，神经网络为补偿模型，用于补偿输气管道传输机理模型存在的误差，主模型和补偿模型结合，建立输气管道的混合模型，可以更好地监测输气管道运行状态并判断泄漏的发生，从而有效提高检测精度；其中，所述的误差获取模块计算输气管道各节点压力传感器实测值与机理模型计算输出值之间的误差，该误差作为神经网络训练的输出向量；误差获取模块还计算压力信号实测值与补偿后输气管道的混合模型输出值之间的误差，该误差平方和最小作为网络训练的目标值，该值接近于0或者越小越好；各模块的连接关系如下：输入模块与输气管道传输机理模型、神经网络补偿模型和管道系统信号采集模块相连，修正输出处理模块与输气管道传输机理模型、神经网络补偿模型、管道信号采集模块和误差获取模块相连，误差获取模块与管道信号采集模块和修正输出处理模块相连。