深度学习神经网络在管道故障诊断中的应用研究

王新颖; 宋兴帅; 杨泰旺

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深度学习神经网络在管道故障诊断中的应用研究

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针对管道故障诊断特征参数选取经验化和诊断准确率低的问题,提出一种基于深度学习神经网络(DLNN)的管道故障诊断方法.首先建立由自动编码器(AE)和分类器SOFTMAX构成的深度学习神经网络分类(CDLNN)模型,并利用该模型对4类数据集进行分类性能测试;然后运用小波分析法提取8种反映管道运行状态的特征参数,输入AE中进行转换,重构反映管道运行状态的特征参数,最后输入分类器SOFTMAX中进行诊断,将这种基于DLNN的故障诊断方法应用于实验室油气储运管道泄漏检测系统中,以验证方法的有效性.结果表明:该方法的管道故障识别平均准确率达92.86％,其与凭借经验选取特征参数的BPNN方法和SVM方法相比,具有更高的稳定性和辨识率.

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来源
《安全与环境工程》|2018年第1期|137-142148|共7页
作者
王新颖; 宋兴帅; 杨泰旺;
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作者单位

常州大学环境与安全工程学院,江苏常州213164;

常州大学环境与安全工程学院,江苏常州213164;

常州大学环境与安全工程学院,江苏常州213164;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类事故调查与分析（工伤事故分析与预防）;油气管道;
关键词
深度学习神经网络; 管道故障诊断; 自动编码器; 模式识别;
入库时间 2023-07-25 18:34:23

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