基于小波神经网络的管道腐蚀缺陷定量识别研究

被引:1
作者
蒋奇
机构
[1] 山东大学控制科学与工程学院山东济南
关键词
管道; 漏磁场; 小波神经网络; 评价;
D O I
10.13228/j.boyuan.issn0449-749x.2005.10.014
中图分类号
TG172 [各种类型的金属腐蚀];
学科分类号
080503 ;
摘要
漏磁检测是目前广泛采用的油气管道检测方法,通过漏磁检测仪获得腐蚀缺陷漏磁场切向分量的漏磁场信号,提取与腐蚀缺陷外形长、宽、深有关的漏磁场信号波形特征量,结合小波分析和神经网络的优势形成小波神经网络,分析设计了小波神经网络的结构,给出了网络训练算法,利用网络的非线性逼近性能,对腐蚀缺陷外形进行定量评价,给出预测评价曲线,试验验证方法有效可行。
引用
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