摘要： 针对传统油气管道泄漏监测和诊断准确率不高的问题,提出一种基于BP神经网络的多层D-S证据理论融合算法.用压力传感器、流量传感器、温度传感器等传感器监测管道泄漏信号.这些信号经预处理后输入到已训练好的BP神经网络.该网络的输出结果被用作各初始命题的基本概率赋值函数(BPAF).再用多层D-S证据理论,将不同源、不同测点以及不同时刻的传感器信息依次进行融合.并将此方法并应用于实验室中,模拟管道泄漏的检测和诊断.试验结果表明,用多层D-S证据理论算法,能够有效提高管道泄漏诊断的准确率,降低泄漏识别的不确定性.

中图分类号: 

• X924.3%TE973.6