【摘 要】
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声发射储罐罐底腐蚀检测过程中,采集到的腐蚀信号里不可避免地混有干扰。针对该问题,提出了基于极限学习机（ELM）的石油储罐罐底腐蚀信号识别方法。为验证该方法的有效性,在秦皇
【机 构】
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天津大学精密测试技术与仪器国家重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61240038);天津市应用基础及前沿技术研究计划项目(13JCYBJC18000)
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声发射储罐罐底腐蚀检测过程中,采集到的腐蚀信号里不可避免地混有干扰。针对该问题,提出了基于极限学习机（ELM）的石油储罐罐底腐蚀信号识别方法。为验证该方法的有效性,在秦皇岛输油站的消防水罐里,进行模拟罐底腐蚀检测实验,并应用ELM对采集到的声发射信号进行分类识别,用b值法对ELM的分类效果进行评估。实验结果表明：ELM识别正确率高于90%。ELM识别出的腐蚀信号的b值变化规律与实验室条件下腐蚀信号的b值变化规律一致,并能够反映磷酸腐蚀碳钢板的过程。
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