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基于卷积神经网络的管道故障诊断方法

摘要

本发明提供一种基于卷积神经网络的管道故障诊断方法,该方法对待测的管道施加外力,在管道的测试点收集测量激励响应信号;将收集到的测量信号做消噪后提取管道故障特征信号并进行标准处理;再将故障信号分为训练集和测试集输入基于卷积神经网络的管道故障诊断模型进行故障识别分类。提高了故障的识别诊断能力,这种管道故障诊断模型方法通过卷积神经网络的学习和识别能力,能够快速、准确地识别出管道所处的故障状态,对管道泄漏准确的监测和预警有着重大意义。

著录项

  • 公开/公告号CN109838696A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-06-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 常州大学;

    申请/专利号CN201910018366.4

  • 发明设计人 王新颖;杨泰旺;张惠然;陈海群;

    申请日2019-01-09

  • 分类号

  • 代理机构常州市英诺创信专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人于桂贤

  • 地址 213164 江苏省常州市武进区滆湖中路1号

  • 入库时间 2024-02-19 10:06:30

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-06-28

    实质审查的生效 IPC(主分类):F17D5/02 申请日:20190109

    实质审查的生效

  • 2019-06-04

    公开

    公开

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