An Algorithm of Auto-Update Threshold for Singularity Analysis of Pipeline Pressure
An Algorithm of Auto-Update Threshold for Singularity Analysis of Pipeline Pressure
复制标题
管道压力奇异性分析的自动更新阈值算法
DOI：
10.1155/2013/495425
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发表时间：
2013-03
影响因子：
--
通讯作者：
Ma Dazhong
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Liu Jinhai;Feng Jian;Tan Liang;Ma Dazhong
提出了一种模拟人脑短时记忆的精确自动更新阈值算法（AUTA）来搜索管道压力信号中的奇异点。根据压力信号的特性，可以将压力分为非稳态和稳态两种状态。AUTA可以区分这两种状态，然后选择相应的方法实时计算压力变化的动态阈值。然后，对AUTA的参数进行分析，确定其取值或范围。最后，通过对输油管道实际压力信号的仿真，验证了AUTA在压力动态阈值估计方面的有效性。
A precise auto-update threshold algorithm (AUTA) which imitates the short-term memory of human brain is proposed to search singularities in pipeline pressure signal. According to the characteristics of the pressure signal, the pressure can be divided into two states known as nonsteady state and steady state. The AUTA can distinguish these two states and then choose corresponding method to calculate the dynamic thresholds of pressure variation in real time. Then, the parameters of AUTA are analyzed to determine their values or ranges. Finally, in the simulations to the actual pressure signal from oil pipelines, we verified the effectiveness of AUTA in estimating the dynamic threshold value of pressure.
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DOI：
10.1109/etfa.2008.4638360
发表时间：
2008-10
期刊：
2008 IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation
影响因子：
--
作者：
M. Daneti
通讯作者：
M. Daneti
影响因子：
2.5
作者：
P. Wong;Hang-Cheong Wong;C. Vong
通讯作者：
P. Wong;Hang-Cheong Wong;C. Vong
DOI：
10.1016/j.eswa.2007.01.011
发表时间：
2005-12
期刊：
Proceedings. 2005 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2005.
影响因子：
--
作者：
P. Pendharkar
通讯作者：
P. Pendharkar
DOI：
10.1007/978-3-540-72395-0_70
发表时间：
2007-06
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Jinhai Liu;Huaguang Zhang;Jian Feng;Heng Yue
通讯作者：
Jinhai Liu;Huaguang Zhang;Jian Feng;Heng Yue
影响因子：
7.5
作者：
Botros, Andrew;van Dijk, Bas;Killian, Matthijs
通讯作者：
Killian, Matthijs