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基于小波神经网络的储罐声发射检测信号分析方法
  • 资料大小:

  • 更新时间:

    2013-10-22

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资料简介

声发射检测技术常用于常压立式储罐底板的腐蚀检测, 但由于罐底声源种类复杂, 常出现影响罐底评价结果的问题。提出了基于小波神经网络的储罐底板声发射信号处理方法。该方法运用小波变换, 采用阈值去噪方法对检测信号进行去噪处理, 以小波包分解后各节点的能量分布提取出底板腐蚀信号的特征向量作为网络输入, 选取“紧致型”的小波神经网络, 实现了不同类型储罐腐蚀声发射信号的有效识别。经漏磁检测验证, 该方法提高了储罐底板腐蚀声发射信号的分析精度, 从而实现对常压储罐腐蚀声发射信号的准确评价。

所属栏目

科研成果与学术交流黑龙江省自然科学基金资助项目(E201140); 东北石油大学青年基金资助项目(ky120236)

收稿日期

2013/10/22

作者单位

蒋鹏:东北石油大学, 机械科学与工程学院, 大庆163318
张璐莹:东北石油大学, 机械科学与工程学院, 大庆163318
李伟:东北石油大学, 机械科学与工程学院, 大庆163318

备注

蒋鹏(1981-), 男, 讲师, 博士, 主要从事声发射检测与材料声发射特性研究。

引用该论文:

JIANG Peng,ZHANG Lu-ying,LI Wei.Study on Tank Acoustic Emission Testing Signals Analysis Method Based on Wavelet Neural Network[J].Nondestructive Testing,2014,36(9):1~4
蒋鹏,张璐莹,李伟.基于小波神经网络的储罐声发射检测信号分析方法[J].无损检测,2014,36(9):1~4


被引情况:

【1】

蒋林林,韩文礼,徐忠苹,王志涛,苏碧煌, "储罐底板声发射在线检测技术的研究现状",腐蚀与防护 37, 375-380(2016)
参考文献

【1】

耿荣生,沈功田,刘时风.声发射信号处理和分析技术[J].无损检测,2002,24(1):23-25.

【2】

仲京臣.基于小波神经网络的故障诊断研究[D].青岛:中国海洋大学,2004: 8-9.

【3】

李超.基于小波神经网络的卫星信号调制方式识别[D].长春:吉林大学,2007: 25-27.

【4】

王南兰.基于遗传算法的小波网络在变压器故障诊断中的应用研究[D].长沙:湖南大学,2005:51-55.

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【关键词】 储罐 声发射 小波神经网络 信号处理  蒋鹏 张璐莹 李伟

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