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位置：标准分享网>无损检测论文>基于BP神经网络的瓷绝缘子振动声学检测结果分类
基于BP神经网络的瓷绝缘子振动声学检测结果分类

  • 资料大小：

  • 更新时间：

    2013-01-09

  • 授权方式：

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资料简介

为便于对采用振动声学法检测瓷绝缘子的数据进行判读评估，提出了采用BP神经网络对检测结果进行分类的方法。使用Matlab编程语言编制BP神经网络分类代码，用已分类的三组检测数据对神经网络进行训练。通过对128组检测结果进行分类比较，分类的平均准确率达到93.5%。证实BP神经网络对振动声学法检测绝缘子的检测结果分类的有效性和实用性。

所属栏目

科研成果与学术交流

收稿日期

2013/1/9

作者单位

刘长福:河北省电力研究院,石家庄050021
郝晓军:河北省电力研究院,石家庄050021
牛晓光:河北省电力研究院,石家庄050021
赵纪峰:河北省电力研究院,石家庄050021
董国振:河北省电力研究院,石家庄050021
路鹏程:华北电力大学 机械工程系，保定071000

备注

刘长福(1977-)，男，本科，工程师，主要从事电站锅炉、压力容器无损检测工作。

引用该论文:

LIU Chang-fu,HAO Xiao-jun,NIU Xiao-guang,ZHAO Ji-feng,DONG Guo-zhen,LU Peng-cheng.Classification of the Insulator Inspection Data by Acoustic Vibration Based on BP Neural Network[J].Nondestructive Testing,2014,36(1):1～4
刘长福,郝晓军,牛晓光,赵纪峰,董国振,路鹏程.基于BP神经网络的瓷绝缘子振动声学检测结果分类[J].无损检测,2014,36(1):1～4


被引情况:

【1】

缪春辉,王若民,陈国宏,施鹏,陈东风, "运用振动声学原理实时在线检测瓷支柱绝缘子缺陷",无损检测 37, 37-40(2015)
参考文献

【1】

马崇，程明.振动声学法在瓷支柱绝缘子检测中的应用［J］.河北电力技术，2012,31(2):30-33.

【2】

刘田田,燕洁.人工神经网络在电力系统继电保护中的应用［J］.电力学报,2007,22(2):190-192.

【3】

陈嫄姈,贾国峰.神经网络及BP网络工作原理［J］.郑州牧业工程高等专科学校学报,2001,21(4):265-267.

【4】

石云.BP神经网络的MATLAB实现［J］.湘南学院学报,2010(5):86-88.

【5】

李泽,崔宣,马雨廷等.MFCC和LPCC特征参数在说话人识别中的研究［J］.河南工程学院学报,2010,22(2):51-55.

【6】

张万里,刘桥.MEl频率倒谱系数提取及其在声纹识别中的作用［J］.贵州大学学报,2005,22(2):207-210.

【7】

潘磊庆,屠康,刘明,等.基于声学响应和BP神经网络检测鸡蛋裂纹［J］.南京农业大学学报,2010,33(6):115-118.

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【关键词】 BP神经网络 振动声学 分类  刘长福 郝晓军 牛晓光 赵纪峰 董国振 路鹏程

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