基于深度学习与声发射原理的锅炉四管泄漏技术研究

解剑波; 金宏伟; 王焕明; 屠海彪; 杨林豪

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基于深度学习与声发射原理的锅炉四管泄漏技术研究

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锅炉四管泄漏是电厂频发的安全事故之一,目前国内主流的锅炉泄漏监测方法为空气声监测方法,该方法在空气声传感器安装位置选择、信号覆盖范围、泄漏信号与锅炉背景噪声的重叠处理等方面存在问题.为此,提出了基于深度学习和声发射原理的锅炉四管泄漏监测技术,并提出了一种新的声发射信号状态识别模型Scat-GANomaly.实验证明,该模型对声发射信号的识别率在90％以上,完全可以满足电厂对锅炉泄漏监测的实际需求.

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来源
《机电信息》 |2020年第23期|95-97|共3页
作者
解剑波; 金宏伟; 王焕明; 屠海彪; 杨林豪;
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作者单位

浙江省能源集团有限公司浙江杭州310007;

浙江浙能台州第二发电有限责任公司浙江台州317109;

浙江浙能台州第二发电有限责任公司浙江台州317109;

浙江浙能台州第二发电有限责任公司浙江台州317109;

浙江浙能台州第二发电有限责任公司浙江台州317109;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
Scat-GANomaly; 锅炉泄漏; 声发射信号; 深度学习;

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