基于改进BP神经网络算法的管道缺陷漏磁信号识别

来源 :上海交通大学学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：liuyr821

【摘要】

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海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷漏磁信号来识别缺陷的形态参数.根据漏磁检测原理设计了相关的漏磁检测电路,通过提取信号的主要特征量,利

【作者】

：

金涛阙沛文陈天璐李亮

【机构】

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上海交通大学,上海安捷伦半导体测试学院

【出处】

：

上海交通大学学报

【发表日期】

：

2005年7期

【关键词】

：

BP神经网络管道检测漏磁霍尔传感器 back-propagation（BP） neural networks pipeline detection mag

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海底管道漏磁检测信号处理的主要任务是根据霍尔传感器检测到的缺陷漏磁信号来识别缺陷的形态参数.根据漏磁检测原理设计了相关的漏磁检测电路,通过提取信号的主要特征量,利用Levenberg-Marquardt算法在对常用BP神经网络改进的基础上应用其来识别缺陷的尺寸参数,给出了BP神经网络各层数的确定及权值、学习率的调整方法和相应的漏磁信号数据处理过程.漏磁检测数据处理实验表明,该缺陷识别BP神经网络系统具有逼近精度高、收敛速度快等特点.

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