文献类型：期刊文章

作　　者：高琳[1,2] 曹建国[1,3]

GAO Lin;CAO Jianguo(School of Mechanical Engineering,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China;School of Mechanical Engineering,Inner Mongolia University of Science and Technology,Baotou 014010,China;Institute of Artificial Intelligence,University of Science and Technology Beijing,Beijing 100083,China)

机构地区：[1]北京科技大学机械工程学院,北京100083 [2]内蒙古科技大学机械工程学院,包头014010 [3]北京科技大学人工智能研究院,北京100083

出　　处：《现代制造工程》

基　　金：内蒙古自然科学基金项目(2021LHMS05027)。

年　　份：2022

期　　号：2

起止页码：154-162

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：管道泄漏常常造成环境污染、财产损失和人员伤亡,由于其发生的隐蔽性,对管道泄漏的及时识别与准确定位具有重要的现实意义。按照结构损伤识别方法的分类标准,将管道泄漏检测方法分为基于模型的方法、基于信号处理的方法和基于人工智能的方法。围绕这3类方法,分别重点介绍了管道泄漏固体模型、流体模型、泄漏信号识别和定位处理方法、人工神经网络,以及支持向量机辨识管道泄漏方法的国内外研究现状,梳理了众多文献间的区别和联系。最后分析了各检测方法存在的不足,对未来管道泄漏检测研究方向进行了展望。

关 键 词：管道  泄漏  检测技术  

分 类 号：X931[安全科学与工程类]