【摘 要】
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为了提高管道泄漏诊断的正确率和稳定性,提出一种将卷积神经网络用于管道泄漏诊断领域,并与softmax分类器结合进行管道泄漏诊断的方法。选取合适的声发射特征参数,进行声发射
【基金项目】
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常州市国际科技合作项目“城市地下燃气管网信息化管理与应急决策支持系统”(CZ20170017)
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为了提高管道泄漏诊断的正确率和稳定性,提出一种将卷积神经网络用于管道泄漏诊断领域,并与softmax分类器结合进行管道泄漏诊断的方法。选取合适的声发射特征参数,进行声发射信号的提取,用时频和DFT处理将得到的声发射传感器信号转换为时频图和频谱图,将原始信号、时频图和频谱图输入卷积神经网络进行分类诊断。通过分析比较诊断结果可知,频谱图作为输入信息时CNN模型正确率高达99.5%,高于其他两种样本及BP神经网络的管道泄漏诊断率。
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