开题报告
——基于SVM和证据理论的管线故障诊断
班级：测控0701 学号：200740030 姓名：韩静文 指导老师：王建林
一、题目背景和意义
管道运输是国际货物运输方式之一，具有运量大、不受气候和地面其他因素限制、可连续作业以及成本低等优点，是铁路、公路、航空、水运并驾齐驱的五大运输手段之一。然而随着设备老化，人为损坏以及环境的影响，管线故障在所难免，而管道泄漏则是长管道运输中最重要的故障之一。特别是石油化工行业的输送管道一旦发生泄漏事故，将造成严重的环境污染和危险事故，同时也因输送物料的大量泄漏带来重大的经济损失。建立管线故障监测诊断系统，及时准确报告事故的范围和程度，可以最大限度地减少经济损失和环境污染[1,2]。因此，管线的故障诊断有着突出的实际意义。
二、国内外研究现状
自20世纪70年代末，国外已经开始了管道泄漏检测技术进行研究，经过几十年时间的发展，管道泄漏检测技术得到了充分地发展和完善。
20##年，张金泽等[3]首次提出了支持向量机与证据理论相结合的观点，建立了SVM与证据理论集成的故障诊断系统。
马大中等[4]针对目前油气管道的预警与泄漏判断误报率和漏报率高的问题，采用一种基于多传感器信息融合的方法来进行诊断。该方法依据加权证据理论，分析融合诊断组建时应遵循的原则。降低了故障诊断的不确定性，同时最大限度的利用了已知信息增强了系统的容错性。
梁伟等[5]针对成品油干扰工况较多的特点，提出基于D-S证据理论的成品油管道泄漏融合识别方法，融合后的基本可信度分配较融合前各单一证据的基本可信度分配具有较好的峰值性和可分性。实现对泄漏过程和于扰工况的有效区分，降低了误报警率。
与传统方法相比，利用数据融合进行目标识别可以有效的避免单一信息源的不确定性，通过利用多个信息源的相关性和互补性，可以获得比较可靠的结果。
三、主要内容与待解决的问题
本课题的主要任务是设计基于SVM和证据理论的管线故障监测程序。利用SVM分配BPA，在此基础上，利用DS证据理论的方法进行信息融合。
主要内容：
(1) 查阅国内外关于管线故障检测方面的文献，对管线故障检测技术的发展和现状全面系统地了解，在此基础上选择基于SVM和证据理论的方法来进行管线故障检测。
(2) 根据检测原理提出管道泄漏检测软件模块总体设计方案。
(3) 管道泄漏检测软件模块的具体设计，主要包括：对传感器所得信息进行特征提取、利用SVM分配BPA、利用证据理论进行数据融合。
(4) 利用仿真信号和现场实际信号对所编制的软件模块进行测试。
待解决的问题：
在利用支持向量机进行基本概率分配的过程中，是否考虑证据的不确定性对诊断结果的影响。
四、设计方法与实施方案
1.设计方法
定性分析，比较分析。
2.实施方案
对数据进行预处理后，从时域，频域和EMD分解后分别提取特征值，分别训练，构造3类分类器。通过一对一多分类方法获得证据理论的BPA，时域特征，频域特征和EMD分解量特征分别作为基本的证据体，对于识别框架m(Θ)={正常运行信号，泄漏信号，调泵调阀信号}进行融合识别，最后得出结论。
五、进度计划
六、参考资料
[1] 高宏扬．管道泄漏检测技术的应用与发展[J]．油气储运，2004 ，23 (11)：1-2．
[2] 隋溪，韩冬．输油管道泄漏检测技术综述[J]．内蒙古石油化工，2009(20)： 92-93．
[3] 张金泽，单甘霖．SVM与证据理论集成的信息融合故障诊断技术研究[J]．电光与控制，2007，14(4)：187-190．
[4] 马大中，张化光，冯健．一种基于多传感器信息融合的故障诊断方法[J]．智能系统学报，2009，4(1)：71-75．
[5] 梁伟，张来斌，王朝晖．基于D-S证据理论的成品油管道泄漏融合识别方法研究[J]．机械强度，2010，32(3)：485-490．
第二篇：文学开题报告例文2
毕业论文开题报告
