[发明专利]基于卷积神经网络的输气管线阀门内漏识别装置及方法有效
| 申请号： | 202110050124.0 | 申请日： | 2021-01-14 |
| 公开（公告）号： | CN112665801B | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 朱沈宾;王西明;厉劲风;许好好;邓庆健;石来民;关键;李想;孙笼笼;王军;刘婉莹;吴舒琴 | 申请（专利权）人： | 浙江浙能技术研究院有限公司;浙江省白马湖实验室有限公司 |
| 主分类号： | G01M3/24 | 分类号： | G01M3/24;G06F18/24;G06F18/214;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 杭州九洲专利事务所有限公司 33101 | 代理人： | 张羽振 |
| 地址： | 311121 浙江省杭州市余*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的输气管线阀门内漏识别装置，包括：阀门内漏检测装置；阀门内漏检测装置由传感器、前置信号放大器和数据采集器组成，传感器接入前置信号放大器，前置信号放大器接入数据采集器，数据采集器接入计算机；传感器用于感测阀门内漏信号和非泄漏噪声信号。本发明的有益效果是：本发明建立了一种能够学习噪声信号与内漏信号之间微弱差异的预测能力较强的阀门内漏识别装置，提升处于复杂背景噪声工况下阀门的内漏诊断准确率，降低阀门内漏误检概率以及避免健康阀门在没有内漏时的维修拆卸甚至更换，同时降低阀门内漏带来的经济损失及生产安全隐患。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 输气管 阀门 识别 装置 方法 | ||
【主权项】：
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