基于神经网络的超声导波管道缺陷识别

被引：7

作者：

赵彩萍 ^{[1
]}

王维斌 ^{[2
]}

何存富 ^{[1
]}

吴斌 ^{[1
]}

机构：

[1] 北京工业大学机电学院

[2] 中国石油管道研究中心

来源：

传感器与微系统 | 2009年 / 28卷 / 11期

关键词：

超声导波; 特征提取; 神经网络;

D O I：

10.13873/j.1000-97872009.11.005

中图分类号：

TG115.285 [];

学科分类号：

080502 ;

摘要：

在役石油管道的腐蚀是造成石油管线运输故障的重要原因,适时检测在役管道是否被腐蚀至关重要。研究了超声导波进行长距离在役管道检测技术,并利用人工神经网络进行管道缺陷的智能识别,通过超声导波设备进行了管道缺陷检测实验,从原始检测数据的信号处理结果中提取出了样本特征值,并建立和训练了一种用于实现管道缺陷识别的BP神经网络。实验表明:使用该网络可进行超声导波管道缺陷的自动识别。

引用

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