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焦敬品 (焦敬品.) (学者:焦敬品) | 李勇强 (李勇强.) | 吴斌 (吴斌.) | 何存富 (何存富.) (学者:何存富)

摘要:

  针对不同场景下的管道泄漏检测问题,本文研究了泄漏声波信号的时域、频域以及形状参数等特征并将其作为特征提取量,以分类识别正确率为标准,优化了BP神经网络的参数设置,分析了各特征参数的泄漏识别效果,优选出能够反映泄漏本质的特征参数组合.通过对实验室模拟管道和实际管道不同工况条件下所采集信号间的交叉验证,最终辨识准确率均达到92.5%,结果表明采用该方法具有较高的可靠性与普适性,对其它管道的泄漏检测有一定借鉴意义.

关键词:

BP神经网络 参数优化 特征提取 管道泄漏辨识

作者机构:

  • [ 1 ] [焦敬品]北京工业大学机电学院
  • [ 2 ] [李勇强]北京工业大学机电学院
  • [ 3 ] [吴斌]北京工业大学机电学院
  • [ 4 ] [何存富]北京工业大学机电学院

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年份: 2016

页码: 258-269

语种: 中文

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