典型文献
基于RWSSA-OMP-DBN的均压电极结垢超声检测
文献摘要：
当前特高压换流阀冷却系统中的均压电极结垢程度采用人工拆卸识别的方法,针对该方法易造成冷却水喷溅影响设备运行安全的问题,提出一种基于RWSSA-OMP-DBN的均压电极超声无拆卸结垢检测识别方法.利用改进的麻雀搜索算法优化正交匹配追踪,对不同结垢程度的均压电极超声回波信号做降噪处理和特征提取;选择Hilbert法获取特征信号的包络线;以包络线作为特征参数,运用优化后的深度置信网络进行均压电极结垢程度识别.实验结果表明,RWSSA-OMP算法的信噪比为12.8898 dB,该识别方法识别均压电极结垢程度的准确率达到95.33％.
文献关键词：
均压电极结垢检测;改进的麻雀搜索算法;优化正交匹配追踪;信号的特征提取;信号识别
中图分类号：
作者姓名：
陈伟华;万晨;闫孝姮;金石炜;管海楠
作者机构：
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院,辽宁 葫芦岛125105;国网辽宁省电力有限公司检修分公司,辽宁 辽阳111213;国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司,辽宁鞍山114000
文献出处：
引用格式：
[1]陈伟华;万晨;闫孝姮;金石炜;管海楠-.基于RWSSA-OMP-DBN的均压电极结垢超声检测)[J].传感技术学报,2022(02):154-161
A类：
RWSSA,均压电极结垢检测
B类：
OMP,DBN,超声检测,特高压,高压换流阀,冷却系统,拆卸,冷却水,喷溅,设备运行,运行安全,检测识别,改进的麻雀搜索算法,算法优化,优化正交匹配追踪,超声回波,回波信号,降噪处理,Hilbert,特征信号,包络线,深度置信网络,dB,方法识别,信号的特征提取,信号识别
AB值：
0.241089
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