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题名基于奇异值特征的管道压力波识别方法
被引量：2
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作者
王明达
张来斌
梁伟
费盼峰
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机构
中国石油大学(北京)机电工程学院
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出处
《石油机械》
北大核心
2009年第12期68-71,117,共4页
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基金
国家863计划项目"基于双扭环机制的输油管线泄漏诊断的新装置与方法研究"(2008AA06Z209)
教育部新世纪优秀人才支持计划资助项目"成品油输送管线泄漏的精确识别与定位方法"(NCET-05-0110)
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文摘
在输油管道泄漏诊断过程中,提取压力波动信号的哪种特征参数作为识别依据是提高管道泄漏诊断准确率的关键。为此提出一种基于奇异值分解的压力波动信号特征提取方法,并通过构建BP神经网络对其分类,判断管道所处工况状态。在不影响识别效果的前提下,对奇异值向量进行适当降维压缩,能达到消除压力信号噪声和减少识别运算量的目的。试验表明,采用引入"动量项"的BP神经网络压力波识别分类器识别准确率高。基于奇异值特征与BP神经网络的管道压力波识别方法运算速度快,能满足管道泄漏监测在线运行的要求,有较高的应用价值。
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关键词
奇异值特征
管道压力波
hankel矩阵构造
BP神经网络
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Keywords
singular value characteristic,pipeline pressure wave,hankel matrix,BP neural network
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TQ021.1
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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