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建立准确灵敏的输油管线防盗预警系统是保障石油安全输送的关键问题.常规的人防手段难以扼制狡猾的盗油犯罪分子.首先采集窃油情况下输油管线的声音信号,分析并选取典型的统计特征和能量特征,然后利用BP神经网络的自学习能力,建立了基于神经网络的输油管线防盗实时检测系统.现场试验和应用证明,基于神经网络的输油管线防盗实时检测系统可靠性高、成本低,有效制止了盗油行为,大大降低了国有资产的损失.