【摘 要】
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为了实现对船舶管系的实时泄漏检测,降低负压波法的误报警率,必须将管系泄漏与调泵、调阀等常规操作识别开来。根据不同工况下管道压力和流量信号的波形特征不同,利用小波变
【机 构】
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重庆交通大学航海学院,武汉理工大学能源与动力工程学院
【基金项目】
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重庆市教育委员会自然科学基金项目（KJ00402）
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为了实现对船舶管系的实时泄漏检测,降低负压波法的误报警率,必须将管系泄漏与调泵、调阀等常规操作识别开来。根据不同工况下管道压力和流量信号的波形特征不同,利用小波变换模极大值提取船舶管系工况的特征向量;设计和组建SOM网络（自组织特征映射神经网络）,将工况特征向量输入SOM网络,通过网络训练建立输入与输出间良好的非线性映射;利用SOM网络抽取输入信号模式特征的能力,实现了船舶管系泄漏识别。经实验验证,该方法具有良好的准确度和适应性。
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