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《北京邮电大学学报》 2020年03期
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基于改进CNN的阀门泄漏超声信号识别方法

宁方立  韩鹏程  段爽  李航  韦娟  
【摘要】:为了检测输气管道阀门泄漏,对改进Alex Net网络结构进行了研究,提出了基于改进卷积神经网络(CNN)的阀门泄漏超声信号识别方法.针对泄漏信号短时稳定的窄带线谱特征,从图像邻域信息密度角度出发,将卷积核形状由图像识别领域通常使用的"正方形"改进为"扁横状".同时,对Alex Net层数进行优化,重新确定卷积核和全连接层神经元数目,并选择小尺寸卷积核,在减少参数量的同时增加网络容量和模型复杂度,防止模型出现过拟合.分别建立二分类和不同泄漏量下的多分类模型,通过输气管道实验平台采集阀门泄漏数据集,生成对应时频图样本,包括不同阀门开度、不同管道压力下的泄漏及背景声信号.结果表明,对比传统的CNN分类模型,改进CNN分类模型在测试集上取得了更高的识别性能.

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