【摘 要】
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针对管道故障诊断特征参数选取经验化和诊断准确率低的问题,提出一种基于深度学习神经网络(DLNN)的管道故障诊断方法。首先建立由自动编码器(AE)和分类器SOFTMAX构成的深度学
【基金项目】
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国家安监总局安全生产重大事故防治关键技术科技项目(安监总厅科技[2013]140号);常州市国际科技合作项目(CZ20170017)
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针对管道故障诊断特征参数选取经验化和诊断准确率低的问题,提出一种基于深度学习神经网络(DLNN)的管道故障诊断方法。首先建立由自动编码器(AE)和分类器SOFTMAX构成的深度学习神经网络分类(CDLNN)模型,并利用该模型对4类数据集进行分类性能测试;然后运用小波分析法提取8种反映管道运行状态的特征参数,输入AE中进行转换,重构反映管道运行状态的特征参数,最后输入分类器SOFTMAX中进行诊断,将这种基于DLNN的故障诊断方法应用于实验室油气储运管道泄漏检测系统中,以验证方法的有效性。结果表明:该方法的管道故障识别平均准确率达92.86%,其与凭借经验选取特征参数的BPNN方法和SVM方法相比,具有更高的稳定性和辨识率。
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