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基于深度学习的管道泄漏孔径识别研究
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作者 刘伟 孙雨 +5 位作者 姜春雷 刘海旭 李鹏宇 刘源 单祝鹏 王秀芳 《传感技术学报》 北大核心 2025年第9期1718-1726,共9页
基于光纤传感技术的管道泄漏检测方法是检测小泄漏的有效方法。然而,检测方法涉及复杂的数据处理,导致手动处理数据花费大量时间。提出了一种将微纳光纤传感器和一种改进的Transformer模型相结合,实现管道泄漏不同工况的自动化检测的方... 基于光纤传感技术的管道泄漏检测方法是检测小泄漏的有效方法。然而,检测方法涉及复杂的数据处理,导致手动处理数据花费大量时间。提出了一种将微纳光纤传感器和一种改进的Transformer模型相结合,实现管道泄漏不同工况的自动化检测的方法。首先,设计了一种基于马赫-曾德尔结构的微纳光纤传感器,采集获取到包含不同特征信息的管道泄漏数据,然后将其输入到改进后的Transformer模型,实现对不同泄漏孔径的自动、高效、准确识别。实验结果表明,所提方法可以有效对0.1 mm、0.4 mm、1 mm、2 mm、4 mm、6 mm等6种类型的孔径进行分类和识别,平均识别准确率达到96%以上,平均识别时间为0.14 s,满足实际工程应用的需求。 展开更多
关键词 油气信息与控制工程 管道泄漏检测 光纤传感 神经网络 孔径识别
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