【摘 要】
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在燃气输配系统中燃气调压器处于关键位置,及时有效地诊断其故障类型具有重要意义.文章提出了一种基于声发射信号和长短时记忆神经网络的端到端故障诊断方法,直接利用时域声发射信号对调压器的运行状态进行诊断.首先,设计一个二阶巴特沃斯高通滤波器对采集的声发射信号进行预处理;其次,利用长短时记忆网络(Long Short Term Memory networks,LSTMs)的记忆特性,构建长短时记忆网络端到端(e2e-LSTM)故障诊断模型.实验结果表明,该模型根据输入的高压调压站采集的声发射信号,能够以端到端模式
【机 构】
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中国科学院大学,北京100049;中国科学院声学研究所,北京100190;北京燃气集团有限责任公司,北京100011;中国科学院大学,北京100049;中国科学院纳米科学卓越创新中心,国家纳米科学中心
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在燃气输配系统中燃气调压器处于关键位置,及时有效地诊断其故障类型具有重要意义.文章提出了一种基于声发射信号和长短时记忆神经网络的端到端故障诊断方法,直接利用时域声发射信号对调压器的运行状态进行诊断.首先,设计一个二阶巴特沃斯高通滤波器对采集的声发射信号进行预处理;其次,利用长短时记忆网络(Long Short Term Memory networks,LSTMs)的记忆特性,构建长短时记忆网络端到端(e2e-LSTM)故障诊断模型.实验结果表明,该模型根据输入的高压调压站采集的声发射信号,能够以端到端模式一次性地诊断五种高压调压器故障.
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