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题名气体管道运行状态特征提取与状态识别
被引量：9
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作者
阚玲玲
叶蕾
高丙坤
梁洪卫
路敬祎
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机构
东北石油大学电气信息工程学院
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出处
《压力容器》
北大核心
2021年第2期14-21,共8页
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基金
黑龙江省自然科学基金项目“基于变分模态分解和流形学习的油气管道泄漏信号检测技术研究”(LH2020F005)
东北石油大学国家基金培育基金项目“气体管道泄漏声波信号特征提取与状态识别”(2018GPYB-03)。
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文摘
研究了气体管道各种运行状态下的声波信号特征参数,通过仿真分析验证可变模态分解(VMD)后前两个分量的中心频率IMF1和IMF2,以及经VMD-Wavelet处理后重构信号的云模型特征熵En和重心频率FC可以作为气体管道运行状态识别的特征参数;研究了反向传播神经网络,提出VMD-En-BP模型,通过测试分析发现,该模型能够准确识别气体管道的正常运行、敲击、渗漏、小泄漏和大泄漏等五种运行状态。
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关键词
气体管道泄漏检测
可变模态分解
特征提取
运行状态识别
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Keywords
leakage detection of gas pipeline
variable mode decomposition
feature extraction
operation state recognition
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分类号
TH49
[机械工程—机械制造及自动化]
TE973.6
[石油与天然气工程—石油机械设备]
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题名基于主动施扰法的气体管道泄漏检测与定位技术研究
被引量：1
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作者
周瑜
彭光正
姚志英
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机构
北京理工大学信息科学技术学院自动控制系
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出处
《液压与气动》
北大核心
2007年第11期33-35,共3页
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文摘
传统的负压波法无法对已有的管道稳态泄漏进行检测,该文提出了一种新型的气体管道泄漏检测与定位技术,通过在管道末端主动施加外部扰动,分析管道系统在此扰动信号作用下的瞬态流动,以时间序列神经网络建立管道系统的泄漏检测模型,并通过实验对该方法进行了验证。该方法无需实时监控,只在需要时进行检测,具有很强的主动性,可减少漏报。
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关键词
气体管道泄漏检测
泄漏定位
时间序列
神经网络
主动施扰法
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分类号
TH138
[机械工程—机械制造及自动化]
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