【摘 要】
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为提高城市燃气管道泄漏检测能力,预防燃气泄漏事故,将信息融合技术应用于管道泄漏检测领域,并提出一种基于D-S证据理论与支持向量机(SVM)的多传感器信息融合诊断技术。在实
【机 构】
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常州大学环境与安全工程学院,南京市锅炉压力容器检验研究院,
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为提高城市燃气管道泄漏检测能力,预防燃气泄漏事故,将信息融合技术应用于管道泄漏检测领域,并提出一种基于D-S证据理论与支持向量机(SVM)的多传感器信息融合诊断技术。在实验室条件下,采集管道不同位置和不同周期的声发射传感器信号,提取特征参数,构建SVM分类器,该分类器的输出结果经处理后作为基本概率指派(BPA)。然后,利用多层D-S理论,依次融合不同空域与时域传感器信息。最后,根据分类判决门限得出最终诊断结果。研究表明:多传感器信息融合使诊断不确定度明显下降,所属信度值显著提高,最终决策结果与实际一致;与单传感器诊断相比,多传感器信息融合后诊断技术具有更高的准确率和更好的稳定性。
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