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基于K均值聚类算法和LSTM神经网络的管道腐蚀阶段预测方法
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作者 王新颖 刘岚 +2 位作者 陈海群 胡磊磊 谢逢豪 《腐蚀与防护》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期84-89,共6页
针对声发射检测获得的管道腐蚀信号,提出了一种基于K均值(K-means)聚类算法和长短期记忆(LSTM)神经网络的管道腐蚀阶段预测方法。首先,利用K-means聚类算法将腐蚀信号分类,再构建LSTM神经网络模型,并采取了无监督学习的方式,以声发射波... 针对声发射检测获得的管道腐蚀信号,提出了一种基于K均值(K-means)聚类算法和长短期记忆(LSTM)神经网络的管道腐蚀阶段预测方法。首先,利用K-means聚类算法将腐蚀信号分类,再构建LSTM神经网络模型,并采取了无监督学习的方式,以声发射波形为出发点,对模型进行参数优化,最后进行管道腐蚀阶段预测,并根据评价指标对模型进行评价。研究表明:对LSTM神经网络模型适当增加隐藏层,可以使得模型更加稳定,鲁棒性更好;与现有故障诊断模型相比,LSTM神经网络模型的精度更高。 展开更多
关键词 声发射无损检测 腐蚀阶段预测 K-MEANS聚类算法 长短期记忆(LSTM)神经网络 鲁棒性
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