基于优化SVMs多传感器融合的石化输油管网泄漏智能监测定位算法

为了实现对石化输油管网泄漏的智能监测与定位,文章提出了一种基于优化支持向量机(SVMs)的多传感器融合算法,用于石化输油管网泄漏的智能监测与定位。该算法融合了压力传感器、流量传感器和气体检测传感器等信息,通过提取奇异值流形特征(SVMF)来表征泄漏故障,并利用改进的果蝇优化算法选择SVMs模型的最优参数。同时,引入Dempster–Shafer证据理论实现多传感器信息的决策层融合,消除了诊断结论的冲突,提高了模型的鲁棒性和准确性。试验结果表明,该算法在石化输油管网泄漏监测与定位方面表现出色,具有广阔的应用前景。