基于BP神经网络的管道泄漏声信号识别方法研究

发布时间：2017-06-09 23:02

  本文关键词：基于BP神经网络的管道泄漏声信号识别方法研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：针对城市供水管网泄漏检测需求,进行了泄漏声信号识别方法研究。分析了泄漏信号的时域、频域及波形特点,提取出可用于泄漏信号表征的20种特征参数;基于提取的泄漏声信号特征参数,构建了泄漏声信号BP神经网络识别系统;研究了神经网络结构(隐含节点数、传递函数、学习率)及输入参数的数量和种类对泄漏信号识别效果的影响,并优化出最佳的神经网络结构及输入参数。在以上研究基础上,利用优化后的神经网络对实验室及现场管道泄漏信号进行了交叉训练和识别,结果表明,提出的基于泄漏特征参数的神经网络系统具有较高的可靠性和普适性,可以很好地实现不同场景下泄漏信号的交叉识别,整体识别率达92.5%,为解决不同工况下泄漏信号识别做了有益的探索。
【作者单位】： 北京工业大学机械工程与应用电子技术学院;
【关键词】： 管道泄漏 声发射 特征提取 BP神经网络 信号识别
【基金】：国家自然科学基金(11572010,11272017) 国家重点研发计划(2016YFF0203002)项目资助
【分类号】：TN912.34;TP183
【正文快照】： 1引言城市供水管网是现代社会的重要基础设施。受环境腐蚀、土壤松动以及人为破坏等因素影响,供水管道易出现破损而产生泄漏[1]。供水管网的泄漏不仅会造成水资源的浪费,而且会冲刷周边地基造成地面塌陷等次生灾害事故,因此,研究管网泄漏的检测理论、检测方法,实现对管道泄漏

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