基于希尔伯特黄变换的输气管道泄漏音波时频特性分析

为获得有效直观的音波特征量,采用基于希尔伯特-黄变换的时频分析方法对输气管道泄漏音波能量分布清晰刻画。通过搭建实验管道获得泄漏信号,并对该信号进行经验模态分解(EMD)获得有限数量的固有模态函数(IMF),对IMF进行希尔伯特变换求解瞬时频率,获得信号的时频谱、边际谱;对实验所得泄漏信号进行希尔伯特黄变换,获得信号时频谱;据所得时频谱分析泄漏音波信号特性,获得有效音波特征量。结果表明,希尔伯特黄变换能清晰刻画音波信号的时频域特性,通过希尔伯特黄变换可获得输气管道泄漏音波信号的有效特征量,从而为泄漏检测技术提供支持,进而为输气管道音波法泄漏检测技术应用奠定基础。     

基于蚁群算法的PID控制器智能优化

PID控制由于算法简单，鲁棒性好在过程控制中获得了广泛的应用，但是经典的Z-N算法整定的PID参数却并不是最佳的。蚁群算法是一种新型的优化算法，具有收敛速度快、鲁棒性强的优点。本文介绍了蚁群算法的数学模型，针对某个线性系统设计了基于蚁群算法的智能PID控制器，仿真表明智能PID控制器具有良好的控制性能。     

精馏塔的H∞优化控制仿真

该文基于H∞控制理论对精馏塔设计了优化控制器,并进行了闭环仿真实验。仿真结果表明：当系统存在干扰时,H∞控制器比线性二次型最优调节器（LQR）使精馏塔实际达到的优化性能指标和综合控制指标都要好。     

“自动控制原理”课程特色教学研究与探索

本文针对目前“自动控制原理”的教学中存在的问题,结合课程难学难懂的特点,提出并实施宏观概念教学和石油过程控制工程背景的特色教学、启发式教学、娱乐趣味式教学和温故关联渗透教学等特色教学方法,形成特色教学体系和理念.近五年的实际教学表明,这些特色教学方法提高了教学效果.     

LQR最优控制器在精馏塔上的应用

本文将ＬＱＲ最优控制的理论研究成果应用到精馏塔上，设计了精馏塔的线性二次型最优控制器，并将控制结果与常规ＰＩＤ控制器控制结果进行了比较。仿真证明，在动态变化过程中，ＬＱＲ控制器确实能使目标函数得到优化。     

具有不可测输出变量的系统状态观测器的实现

状态反馈是现代控制理论中一种非常重要的控制规律.在工程实践中,当状态变量不能直接检测时,通常构造系统的渐近状态观测器来重构系统的状态以实现状态反馈.在以往的文献中,状态观测器的设计都是默认系统的输出完全可测.然而在工程实践中,由于物理或经济条件所限,某些控制系统的输出变量并不能够完全可测.本文针对这类具有不可测输出变量的系统,讨论了状态观测器的实现方法,数字仿真验证了该方法的有效性.     

LQR最优控制器在精馏塔上的应用

本文将ＬＱＲ（Ｌｉｎｅａｒｑｕａｄｒａｔｉｃ　ｒｅｇｕｌａｔｏｒ）最优控制的理论研究成果应用到精馏塔上,设计了精馏塔的线性二次型最优控制器,并针控制结果与常规ＰＩＤ控制器控制结果进行了比较。仿真证明,在动态变化过程中,ＬＱＲ控制器确实能使目标函数得到代化。     

基于盲源分离技术的泄漏音波信号滤波方法分析

音波法泄漏检测技术用于输气管道泄漏检测具有灵敏度高、实时性强、定位精度高等优点,但是现阶段受困于信号滤波技术,难以在实际工程中推广应用。总结了现阶段主要的时频域滤波方法,重点介绍具有代表性的小波滤波和维纳滤波的滤波原理,利用实验室采集的泄漏音波信号验证了两种滤波方法的实际滤波效果。并且讨论了基于时域和频域滤波方法的不足,分析了针对某些工况,滤波方法不能取得良好滤波方法的原因。在此基础上,引入了近年来发展迅速的盲源分离技术,阐述盲源分离的原理,通过分离构造信号说明了盲源分离技术具有更好的适用性和更好的滤波效果,最后利用实验室采集的泄漏音波信号进行了实际分离,表明盲源分离技术具有实际的应用价值。     

气液混输管道段塞流泄漏声波产生机理研究EI北大核心CSCD

气液混输管道的泄漏检测问题是油气混输管道安全运行的重要保障,段塞流是常见流型,同时也是研究难度最大的流型。为研究气液混输管道段塞流型下泄漏声波信号产生的机理,基于Fluent动网格以及UDF模拟泄漏发生的全过程,从气动声学与涡声理论出发分析泄漏全过程的流场、涡量以及声压变化,并与试验采集的声波信号与模拟信号进行类比,得到泄漏过程声波产生的机理。研究结果表明,气液混输管道段塞流泄漏后声波幅值增大,泄漏声源以偶极子声源为主;管道持续泄漏时,声源声压幅值随气塞与液塞交替到达泄漏口而呈周期性脉动;气液混输管道泄漏声压与总压波动趋势一致,可通过测量流体压力波动的方式获得泄漏声源产生的声波波动。泄漏孔径、气液流量是段塞流型下气液混输管道声波波动的主要影响因素。动网格仿真模拟与试验结合的方法可用于研究气液混输管道段塞流泄漏声波产生的机理。     

输气管道泄漏音波与干扰信号特征提取

在总结分析音波泄漏检测特征量提取方法的基础上,利用高压泄漏检测实验装置,分别采集泄漏及各种干扰音波信号,对其进行时域、频域及时频域结合的综合分析,并提取时域、频域及时频域结合的特征量。时域特征量主要有均值、均方根值、峰度、偏度、相关函数及协方差函数,频域特征量主要信号的频谱分析和功率谱密度估计分析,时频联合分析采用短时傅里叶变换来实现。分析结果显示,整体峰度可以用来区分泄漏及干扰信号,信号均值和相关函数、协方差函数可以作为敲击信号的特征,信号波形和均方根值可将压缩机信号区分出来,信号偏度、相关函数及协方差函数可以作为阀门动作的特征量,并且结合频域及时频域特征,可以排除各种外界干扰影响,从而降低音波泄漏检测的误报率。