作者：阚哲; 郎宪明; 王晓蕾管道泄漏漏点位置双支持向量机信号奇异值
摘要：针对多个管道泄漏监控系统之间存在数据不能共享、不能同时进行泄漏定位的问题,提出了采用信息物理系统（cyber-physical system,CPS）架构进行分支管道泄漏定位.该方法首先采用小波包分析提取管道首末端及分支管道末端的压力信号拐点时间,以此建立数据特征样本,将Fischer-Burmeister函数引入到双支持向量机学习过程中,以避免目标函数求解时矩阵的求逆计算,并将数据样本作为改进双支持向量机算法的输入,进行泄漏定位.仿真实验表明,与反向传播经网络（backpropagation neural network,BPNN）、径向基神经网络（radial basis function neural network,RBFNN）、双支持向量机（twin support vector machine,TWSVM）相比,该方法能更快速、更准确地进行管道泄漏点定位.
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