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减少高压锅炉管涡流探伤误判的几个方法
被引量：
1
1
作者
曾海滨
《钢管》
CAS
2011年第3期59-61,共3页
无损检测是高压锅炉管生产中的重要环节。介绍了涡流探伤检测技术在高压锅炉管生产中的应用情况;分析了探伤设备同心度、对比试样质量和检测线圈性能等因素对造成高压锅炉管涡流探伤误判的影响;提出了减少误判的方法。
关键词
高压锅炉管
涡流探伤
误判
异常
信号处理
下载PDF
职称材料
基于卷积神经网络的发动机凸轮轴在线振动监测模型及异常信号处理算法研究
被引量：
1
2
作者
卢燃
庞博
+1 位作者
胡勇
彭六保
《内燃机》
2022年第6期19-24,共6页
当凸轮轴无法正常运行时,会导致大型机械的发动机也无法正常工作,造成严重的经济损失。提出了一种基于卷积神经网络的在线监测模型,该模型不仅可以对发动机凸轮轴的振动信号进行在线监测,还可以对凸轮轴的异常信号进行处理。首先利用传...
当凸轮轴无法正常运行时,会导致大型机械的发动机也无法正常工作,造成严重的经济损失。提出了一种基于卷积神经网络的在线监测模型,该模型不仅可以对发动机凸轮轴的振动信号进行在线监测,还可以对凸轮轴的异常信号进行处理。首先利用传感器提取凸轮轴运行期间的磨损信号,并且以历史的信号数据作为样本进行训练,得到卷积神经网络的参数权重。通过传感器采集凸轮轴磨损情况的特征信号数据,并将时间序列分析方法带入到卷积神经网络建模过程中,提高凸轮轴振动信号监测的准确率。对异常信号进行数据处理以对凸轮轴做故障判定。结果表明,本文模型可以有效地监测出凸轮轴在不同转速下非正常运行振动信号波形;对3种路面情况下的凸轮轴振动信号进行监测,发现本文模型监测的正确率和F1值均为最高,分别达到94.51%和96.42%、 98.32%和94.55%、 92.972%和92.16%;而漏检率和误拦率均为最低,分别为3.41%和6.02%、 4.69%和6.34%、 9.31%和10.01%。因此,证实了本文提出的模型理想的监测性能。
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关键词
发动机凸轮轴
在线监测
监测模型
卷积神经网络
异常
信号处理
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职称材料
地区电网设备异常和事故信号智能处理系统研究与设计
被引量：
10
3
作者
张海波
陶文伟
《电力科学与技术学报》
CAS
2009年第2期35-40,共6页
针对地区电网控制中心的大量二次报警信息只能靠人工经验进行处理的弊端,对现有EMS分析软件功能进行扩展,分别介绍了处理设备异常报警信息的分布式智能处理子系统和处理故障信息的故障诊断子系统、故障恢复子系统的结构、功能以及实现技...
针对地区电网控制中心的大量二次报警信息只能靠人工经验进行处理的弊端,对现有EMS分析软件功能进行扩展,分别介绍了处理设备异常报警信息的分布式智能处理子系统和处理故障信息的故障诊断子系统、故障恢复子系统的结构、功能以及实现技术,设计并部分实现了设备异常和事故信号智能处理系统.该系统能大大缩短电网事故处理时间、避免调度操作错误,对于保障电网的安全、优质、经济和稳定运行起到了积极的作用.
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关键词
电网调度
设备
异常
信号处理
故障诊断
故障恢复
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职称材料
基于磁梯度张量的磁目标模式识别方法
被引量：
2
4
作者
郑建拥
范红波
+1 位作者
张琪
李志宁
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2019年第3期81-86,共6页
针对目前地下小型磁目标形状识别局限于磁测数据的反演,受测量精度影响大,识别效果不理想的问题,提出了基于磁梯度张量和支持向量机的地下磁目标模式识别方法.该方法将机器学习的方法引入地下磁目标识别领域,利用量子粒子群改进的支持...
针对目前地下小型磁目标形状识别局限于磁测数据的反演,受测量精度影响大,识别效果不理想的问题,提出了基于磁梯度张量和支持向量机的地下磁目标模式识别方法.该方法将机器学习的方法引入地下磁目标识别领域,利用量子粒子群改进的支持向量机(QPSO-SVM)识别地下小目标的形状.同时从样本信号中计算并分离出基于磁梯度张量矩阵的9个特征量联合识别磁目标,并对磁异常数据进行化极和延拓处理,提高了数据质量,使数据特征更突出.仿真和实验结果证明,本方法克服了重磁数据正、反演过程中大量的公式推导和计算,降低了对磁测数据精度的依赖,提高了识别正确率.
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关键词
磁梯度张量
量子粒子群支持向量机
磁目标识别
磁
异常
信号处理
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职称材料
题名
减少高压锅炉管涡流探伤误判的几个方法
被引量：
1
1
作者
曾海滨
机构
宝山钢铁股份有限公司钢管条钢事业部
出处
《钢管》
CAS
2011年第3期59-61,共3页
文摘
无损检测是高压锅炉管生产中的重要环节。介绍了涡流探伤检测技术在高压锅炉管生产中的应用情况;分析了探伤设备同心度、对比试样质量和检测线圈性能等因素对造成高压锅炉管涡流探伤误判的影响;提出了减少误判的方法。
关键词
高压锅炉管
涡流探伤
误判
异常
信号处理
Keywords
Hi-pressure boiler pipe
Eddy-current detection
Erroneous evaluation
Processing of abnormal signal
分类号
TK226.1 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
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职称材料
题名
基于卷积神经网络的发动机凸轮轴在线振动监测模型及异常信号处理算法研究
被引量：
1
2
作者
卢燃
庞博
胡勇
彭六保
机构
国能北电胜利能源有限公司设备维修中心
航天智控(北京)监测技术有限公司
出处
《内燃机》
2022年第6期19-24,共6页
文摘
当凸轮轴无法正常运行时,会导致大型机械的发动机也无法正常工作,造成严重的经济损失。提出了一种基于卷积神经网络的在线监测模型,该模型不仅可以对发动机凸轮轴的振动信号进行在线监测,还可以对凸轮轴的异常信号进行处理。首先利用传感器提取凸轮轴运行期间的磨损信号,并且以历史的信号数据作为样本进行训练,得到卷积神经网络的参数权重。通过传感器采集凸轮轴磨损情况的特征信号数据,并将时间序列分析方法带入到卷积神经网络建模过程中,提高凸轮轴振动信号监测的准确率。对异常信号进行数据处理以对凸轮轴做故障判定。结果表明,本文模型可以有效地监测出凸轮轴在不同转速下非正常运行振动信号波形;对3种路面情况下的凸轮轴振动信号进行监测,发现本文模型监测的正确率和F1值均为最高,分别达到94.51%和96.42%、 98.32%和94.55%、 92.972%和92.16%;而漏检率和误拦率均为最低,分别为3.41%和6.02%、 4.69%和6.34%、 9.31%和10.01%。因此,证实了本文提出的模型理想的监测性能。
关键词
发动机凸轮轴
在线监测
监测模型
卷积神经网络
异常
信号处理
Keywords
engine camshaft
on-line monitoring
monitoring model
convolution neural network
abnormal signal processing
分类号
TK402 [动力工程及工程热物理—动力机械及工程]
下载PDF
职称材料
题名
地区电网设备异常和事故信号智能处理系统研究与设计
被引量：
10
3
作者
张海波
陶文伟
机构
华北电力大学电气与电子工程学院
深圳供电局
出处
《电力科学与技术学报》
CAS
2009年第2期35-40,共6页
基金
国家自然科学基金项目(50807014)
电力系统及发电设备安全控制和仿真国家重点实验室开放基金(SKLD09KM08)
文摘
针对地区电网控制中心的大量二次报警信息只能靠人工经验进行处理的弊端,对现有EMS分析软件功能进行扩展,分别介绍了处理设备异常报警信息的分布式智能处理子系统和处理故障信息的故障诊断子系统、故障恢复子系统的结构、功能以及实现技术,设计并部分实现了设备异常和事故信号智能处理系统.该系统能大大缩短电网事故处理时间、避免调度操作错误,对于保障电网的安全、优质、经济和稳定运行起到了积极的作用.
关键词
电网调度
设备
异常
信号处理
故障诊断
故障恢复
Keywords
power grids dispatching
abnormal signal handling
fault diagnosis
fault restoration
分类号
TM769 [电气工程—电力系统及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
基于磁梯度张量的磁目标模式识别方法
被引量：
2
4
作者
郑建拥
范红波
张琪
李志宁
机构
陆军工程大学石家庄校区
中国人民解放军
出处
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2019年第3期81-86,共6页
文摘
针对目前地下小型磁目标形状识别局限于磁测数据的反演,受测量精度影响大,识别效果不理想的问题,提出了基于磁梯度张量和支持向量机的地下磁目标模式识别方法.该方法将机器学习的方法引入地下磁目标识别领域,利用量子粒子群改进的支持向量机(QPSO-SVM)识别地下小目标的形状.同时从样本信号中计算并分离出基于磁梯度张量矩阵的9个特征量联合识别磁目标,并对磁异常数据进行化极和延拓处理,提高了数据质量,使数据特征更突出.仿真和实验结果证明,本方法克服了重磁数据正、反演过程中大量的公式推导和计算,降低了对磁测数据精度的依赖,提高了识别正确率.
关键词
磁梯度张量
量子粒子群支持向量机
磁目标识别
磁
异常
信号处理
Keywords
magnetic gradient tensor
quantum particle swarm support vector machine
target recognition
magnetic anomaly signal processing
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
减少高压锅炉管涡流探伤误判的几个方法
曾海滨
《钢管》
CAS
2011
1
下载PDF
职称材料
2
基于卷积神经网络的发动机凸轮轴在线振动监测模型及异常信号处理算法研究
卢燃
庞博
胡勇
彭六保
《内燃机》
2022
1
下载PDF
职称材料
3
地区电网设备异常和事故信号智能处理系统研究与设计
张海波
陶文伟
《电力科学与技术学报》
CAS
2009
10
下载PDF
职称材料
4
基于磁梯度张量的磁目标模式识别方法
郑建拥
范红波
张琪
李志宁
《探测与控制学报》
CSCD
北大核心
2019
2
下载PDF
职称材料
已选择
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