基于神经网络的管道泄漏声波信号特征识别

摘要：

文中采用小波包和神经网络结合起来用于声波信号诊断的方法来提高泄漏检测的准确率.该方法首先对声波信号进行小波包分解,将各频带内的分解系数重构,得到在每个分解节点上构成的新时间序列的参数,将这些参数通过BP神经网络进行智能识别,来区分故障原因.文章最后对现场实验数据及其信号分析结果进行了研究,实验结果表明,该方法可以有效地提高管道泄漏信号识别的准确度.

关键词： 管道泄漏 声波信号 特征识别 小波包 神经网络

作者: 王立坤 赵晋云 付松广 谭东杰 李健 靳世久

作者单位: 中国石油天然气股份有限公司管道科技研究中心,廊坊,065000;天津大学,精密测试技术与仪器国家重点实验室,天津,300072 中国石油天然气股份有限公司管道科技研究中心,廊坊,065000 天津大学,精密测试技术与仪器国家重点实验室,天津,300072

会议类型: 国内会议

会议名称: 第四届全国信息获取与处理学术会议

会议地点: 贵阳、沈阳

会议语种:中文

页码: 2247-2249

在线出版日期: 2006-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）