典型文献
基于声发射的球阀内漏速率反演研究
文献摘要：
搭建了球阀内漏实验平台,利用声发射技术采集球阀内漏数据,用小波包阈值去噪方法对内漏信号进行降噪处理,及皮尔逊相关系数法筛选出与内漏信息相关程度大的信号特征参数,最后分别利用BP神经网络和卷积神经网络(CNN)对筛选出的内漏声信号特征进行内漏速率反演.结果发现,CNN对球阀内漏速率的反演效果更好,其平均绝对误差MAE为0.0039,均方根误差RMSE为0.004,优于BP神经网络.通过CNN实现了球阀内漏速率的反演,该研究结果为球阀泄露程度的判定和维修作业提供了便利.
文献关键词：
声发射;球阀内漏;小波包去噪;相关系数法;反演
中图分类号：
作者姓名：
古丽;贾彦杰;冯兰婷;温皓;高仕玉;张琳
作者机构：
国家管网集团西南管道公司,成都610036
文献出处：
引用格式：
[1]古丽;贾彦杰;冯兰婷;温皓;高仕玉;张琳-.基于声发射的球阀内漏速率反演研究)[J].实验室研究与探索,2022(04):57-62,67
A类：
B类：
球阀内漏,反演研究,实验平台,声发射技术,阈值去噪,去噪方法,漏信号,降噪处理,皮尔逊相关系数,相关系数法,信号特征,声信号,平均绝对误差,MAE,RMSE,维修作业,小波包去噪
AB值：
0.209868
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
