【摘 要】
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由于环境因素和载荷作用,阀门运行过程中会出现多种缺陷,进而导致阀门内漏。声发射技术具有检测速度快、检测方便及无需停产等优点,可以实现阀门内漏状态的定性与定量评价。
【机 构】
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中国电力科学研究院有限公司,中国石油大学(北京)机械与储运工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目“原油天然气储罐及附属管道、辅助设施事故应急技术与装备技术研究”(2017YFC0805805),中国石油大学(北京)科研基金资助项目“油气管道多源检测数据融合方法研究”(2462018YJRC018)。
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由于环境因素和载荷作用,阀门运行过程中会出现多种缺陷,进而导致阀门内漏。声发射技术具有检测速度快、检测方便及无需停产等优点,可以实现阀门内漏状态的定性与定量评价。通过试验采集了阀门内漏声发射信号,选择了8个特征参数作为特征集。将基于因子分析的降维技术用于阀门内漏声发射信号处理,实现了对阀门内漏样本特征集的降维处理。采用小波分解将已降维的样本特征集分解为4个特征子集。将小波分解后的样本特征子集输入误差反向传播神经网络模型,并通过平均绝对误差、均方根误差和皮尔森相关系数3项评价指标对模型结构进行了优化,优化后
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