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针对大容积无缝气瓶安全问题,提出了基于模糊神经网络的气瓶在线监测方法,并利用加速度传感器采集无损气瓶与损伤气瓶的振动信号,且将数据通过小波包分解获取故障特征参数,最后采用模糊神经网络进行模式识别验证方法可行性.诊断结果表明该算法能较好地对气瓶是否损伤做出较准确的判断,因此其适用于气瓶在线监测.
基于模糊神经网络的气瓶故障诊断
【摘 要】
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针对大容积无缝气瓶安全问题,提出了基于模糊神经网络的气瓶在线监测方法,并利用加速度传感器采集无损气瓶与损伤气瓶的振动信号,且将数据通过小波包分解获取故障特征参数,最
【机 构】
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中国特种设备检测研究院 北京 100029;武汉理工大学 武汉430070
【出 处】
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中国特种设备安全
【发表日期】
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2020年6期
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