【摘 要】
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针对多工况下管道泄漏检测数据处理量大、误报率较高的问题,提出了结合主成分分析和RBF神经网络的泄漏检测方法。在数据预处理基础上,计算管道压力序列的时域特征来降低数据
【机 构】
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后勤工程学院后勤信息与军事物流工程系,78479部队,68064部队,
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针对多工况下管道泄漏检测数据处理量大、误报率较高的问题,提出了结合主成分分析和RBF神经网络的泄漏检测方法。在数据预处理基础上,计算管道压力序列的时域特征来降低数据处理量;对时域特征进行主成分分析降维,提取新的更能反映压力变化特性的综合特征;将综合特征作为RBF神经网络的输入、工况模式作为输出建立识别模型,进行管道泄漏检测。现场实验结果表明:该方法不仅减少了泄漏检测的数据处理量,提高了检测速度,而且能有效区分工况调节与管道泄漏,保证泄漏检测的识别率达100%。
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