基于信号时频特征对金属跌落零件的报警方法

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针对核电站一回路系统中检测金属跌落零件误报警率高的问题,提出了基于信号时频域二维特征的神经网络报警方法。用改进的BP算法对模拟跌落零件试验的结果进行了处理,表明该报警方法是可行的。 Aiming at the problem of high false alarm rate of metal dropping parts in the first-loop system of nuclear power plant, a neural network alarm method based on two-dimensional characteristics of signal time-frequency domain is proposed. The improved BP algorithm was used to simulate the drop test results, which shows that the alarm method is feasible.
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