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基于电涡流传感器和神经网络的电缆材质检测

         

摘要

通过电涡流传感器将涡流效应下不同金属的金属特性转化为电压值输出,采用离线训练的方法建立神经网络预测模型,基于此进行电缆芯线材质检测.针对电缆芯线材质检测装置,选取常见的铜、铝芯线为对象展开研究.试验结果表明,基于电涡流传感器和神经网络的电缆芯线材质检测装置能有效识别芯线类型,可为目前电缆芯线以铝代铜所带来的经济损失和安全隐患问题提供较好的解决办法.

著录项

  • 来源
    《电工技术》 |2018年第23期|138-139|共2页
  • 作者单位

    国网重庆长寿供电分公司;

    重庆 401220;

    国网重庆长寿供电分公司;

    重庆 401220;

    国网重庆长寿供电分公司;

    重庆 401220;

    国网重庆长寿供电分公司;

    重庆 401220;

    国网重庆长寿供电分公司;

    重庆 401220;

    国网重庆长寿供电分公司;

    重庆 401220;

    国网重庆长寿供电分公司;

    重庆 401220;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 设计;
  • 关键词

    电涡流传感器; 神经网络; 材质检测;

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