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卷积神经网络在燃气管道故障诊断中的应用

摘要:为了提高燃气管道泄漏故障的诊断能力,判断燃气管道故障泄漏的类型,将深度学习神经网络应用到燃气管道故障诊断领域,提出了一种基于卷积神经网络与softmax分类器的燃气管道故障诊断技术。选取燃气管道故障中的9种特征参数作为模型的原始输入量,经过卷积神经网络的特征提取、参数重构、softmax分类,最终达到诊断的效果。将得到的卷积神经网络模型应用在实验室的燃气管道故障泄漏检测系统中,结果表明,这种模型在燃气管道故障识别中的准确率稳定在92.54%,与BP神经网络相比该方法有明显的准确率和稳定性。

关键词:
  • 燃气管道  
  • 故障诊断  
  • 卷积神经网络  
  • 数据参数分析  
作者:
王新颖; 杨泰旺; 宋兴帅; 陈海群
单位:
常州大学环境与安全工程学院; 江苏常州213164
刊名:
工业安全与环保

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期刊名称:工业安全与环保

工业安全与环保杂志紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:42-1640/X。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于1975年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。