邢菲菲
- 作品数：3 被引量：38H指数：2
- 供职机构：天津大学精密仪器与光电子工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：石油与天然气工程自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 储罐罐底腐蚀声发射信号模式识别研究
- 目前，我国国民经济的持续高速发展对能源特别是油气资源的需求越来越迫切。大型常压储罐作为石化行业中油品储存的重要设施，是被广泛使用又比较容易发生事故的特殊设备。它存在着使用的安全性和检测的经济性两大问题。
大型常...
- 邢菲菲
- 关键词：储罐声发射信号特征提取模式识别BP神经网络
- 文献传递
- 基于LMBP算法的罐底腐蚀声发射信号模式识别被引量：1
- 2008年
- 在建立储罐罐底腐蚀实验平台的基础上,研究了一种基于LM(Levenberg-Marquardt)BP算法的罐底腐蚀信号模式识别方法;选取上升时间、计数、能量、持续时间、幅度这5个声发射信号特征参数作为BP神经网络的输入构建区分腐蚀信号和其他两类声发射信号的模式识别系统;由传统的BP算法与LMBP算法的对比分析比较得到:LMBP算法解决了传统BP算法收敛速度慢,容易陷入局部极小点的问题;实验结果表明,LMBP算法应用于储罐罐底声发射腐蚀信号的模式识别,效果良好。
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- 关键词：神经网络LMBP算法模式识别
- 大型常压储罐底板的声发射在线检测被引量：31
- 2008年
- 基于大型常压立式金属储罐底板在线声发射检测及定位的原理,针对声发射检测过程中因声源性质不明确导致的罐底完整性评价结果不准确的问题,采用小波分析方法对罐底声发射信号进行了分解.通过提取声发射信号在不同小波分解频带上的特征频谱系数,与声发射波形参数共同作为BP神经网络学习样本集的特征向量,对神经网络的模式识别性能进行了优化.采用该神经网络对罐底裂纹、腐蚀、泄漏、机械噪声和电磁噪声等不同性质的声发射源进行判别时,其正确识别率均在90%以上,使基于声发射在线检测技术的储罐底板结构完整性评价技术更趋于完善和实用化.
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- 关键词：声发射罐底在线检测模式识别
