【摘 要】
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基于管道泄漏产生的负压波波动本征参数较多,具有多种参数在不同工况下差异不明显的特点。对负压波信号进行一阶差分提取8种典型参数作为负压波信号的特征参数,采用主成分分
【机 构】
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中国石油大学(北京)机械与储运工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目“复杂腐蚀缺陷深海管道失效机理和安全评价”,51309236
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基于管道泄漏产生的负压波波动本征参数较多,具有多种参数在不同工况下差异不明显的特点。对负压波信号进行一阶差分提取8种典型参数作为负压波信号的特征参数,采用主成分分析法对8种特征参数进行降维处理,使用得到的典型负压波信号降维特征参数训练得到需要的自组织映射神经网络。采用该网络对所有负压波工况样本的识别结果表明:该方法能够有效提取不同工况负压波数据的主要特征,进行管道泄漏识别,模型计算速度快、精度高。
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