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基于神经网络的煤气泄漏多传感器融合检测研究

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针对输气管道泄漏检测的需求,进行了融合检测方法研究.首先,分析了煤气泄漏声音信号的时域波形特点与信号经快速傅里叶变换后的频域特征.然后,基于BP神经网络原理,建立了煤气泄漏多传感器融合检测模型;根据传感器工作受限情况下的检测数据样本,完成了神经网络性能训练仿真.最后,应用训练好的模型预测了煤气泄漏概率,与实际情况基本一致,结果证明该模型具有良好的稳定性.
Study Onmulti-Sensor Fusion Detection of Gas Leakage Based on Neural Network

李硕、单光坤、孙凤、边防、侯宝、郑仁成

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沈阳工业大学机械工程学院,辽宁沈阳 110870

北京京桥热电有限责任公司,北京 100067

天津大学机构理论与装备设计教育部重点实验室,天津 300072

煤气泄漏 BP神经网络 多传感器融合

辽宁省 "兴辽英才计划" 项目辽宁省教育厅科学研究经费项目

XLYC1802077LJGD2019011

2020

机械工程与自动化
山西省机电设计研究院 山西省机械工程学会

机械工程与自动化

影响因子：0.251
ISSN：1672-6413
年,卷(期)：2020.(4)
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