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局域均值分解分析的管道泄漏孔径识别及定位被引量：18: 1; 作者孙洁娣肖启阳 +1 位作者温江涛杨依光《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期2835-2842,共8页; 提出一种基于局域均值分解的RMS熵及时延估计的天然气管道泄漏孔径识别及定位方法。该方法首先对泄漏信号进行LMD分解,得到若干具有物理意义的PF分量并计算其有效值,进而结合信息熵的概念得出不同泄漏孔径的RMS熵,将不同孔径泄漏信号的... 展开更多; 关键词管道泄漏孔径识别局域均值分解有效值熵支持向量机泄漏定位; 在线阅读下载PDF 职称材料

改进稠密块轻量化神经网络的管道泄漏孔径识别被引量：11: 2; 作者孙洁娣王利轩 +1 位作者温江涛肖启阳《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期98-108,共11页; 深度神经网络的管道泄漏孔径识别方法虽然识别率高,但因结构复杂造成参数量大、内存占用大,极大地限制了其在资源有限的工业环境及实时处理中的应用。提出一种优化卷积改进稠密块的轻量化神经网络用于管道泄漏孔径识别。首先将深度可分... 展开更多; 关键词管道泄漏孔径识别轻量级网络深度可分离卷积异构卷积多卷积稠密块; 在线阅读下载PDF 职称材料

压缩感知域智能天然气管道泄漏孔径识别被引量：9: 3; 作者孙洁娣乔艳雷温江涛《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期3071-3078,共8页; 天然气管道泄漏监测正在进入大数据时代,针对传统方法存在的采集数据冗余、特征提取及识别受主观因素影响较大等问题,结合压缩感知与深度学习理论,提出一种在变换域进行泄漏信号的压缩采集、在压缩感知域进行自适应特征提取及识别的智... 展开更多; 关键词管道泄漏孔径识别压缩感知采集深度学习稀疏滤波 softmax回归; 在线阅读下载PDF 职称材料

压缩感知结合卷积网络的天然气管道泄漏孔径识别被引量：11: 4; 作者温江涛付磊 +3 位作者孙洁娣王涛张光宇张鹏程《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第21期17-23,共7页; 针对传统天然气管道泄漏孔径检测面临的原始数据冗余性大、特征选取主观依赖性强以及复杂环境下识别准确率低等问题,提出了一种将压缩感知与深度卷积神经网络相结合的泄漏孔径识别方法。首先利用随机高斯矩阵对原始泄漏信号进行压缩采集... 展开更多; 关键词管道泄漏孔径识别压缩感知采集 1维卷积网络自适应特征提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名局域均值分解分析的管道泄漏孔径识别及定位被引量：18: 1; 作者孙洁娣肖启阳温江涛杨依光; 机构燕山大学信息科学与工程学院燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室中国石油天然气管道通信电力工程总公司; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期2835-2842,共8页; 基金国家自然科学基金(51204145) 河北省自然科学基金(E2013203300)资助项目; 文摘提出一种基于局域均值分解的RMS熵及时延估计的天然气管道泄漏孔径识别及定位方法。该方法首先对泄漏信号进行LMD分解,得到若干具有物理意义的PF分量并计算其有效值,进而结合信息熵的概念得出不同泄漏孔径的RMS熵,将不同孔径泄漏信号的多个RMS熵组成特征向量输入SVM进行识别。为提高互相关法定位精度,提出根据LMD分解结果的峭度特征进行重构再进行互相关获取时延信息,并结合泄漏信号的传播速度,实现泄漏点定位。实验结果表明该方法能够实现管道泄漏孔径有效识别及定位,且与基于EMD的RMS熵方法相比,识别效果更好,较直接相关法的定位精度明显提高。; 关键词管道泄漏孔径识别局域均值分解有效值熵支持向量机泄漏定位; Keywords pipeline leak aperture recognition LMD RMS entropy SVM leak location; 分类号 TH865 [机械工程—精密仪器及机械] TE88 [石油与天然气工程—油气储运工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名改进稠密块轻量化神经网络的管道泄漏孔径识别被引量：11: 2; 作者孙洁娣王利轩温江涛肖启阳; 机构燕山大学信息科学与工程学院燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河南大学人工智能学院; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第3期98-108,共11页; 基金河北省自然科学基金(E2020203061,E2016203223) 河北省高等学校科学技术研究项目(QN2019133) 河南省青年人才托举计划(2021HYTP014)项目资助。; 文摘深度神经网络的管道泄漏孔径识别方法虽然识别率高,但因结构复杂造成参数量大、内存占用大,极大地限制了其在资源有限的工业环境及实时处理中的应用。提出一种优化卷积改进稠密块的轻量化神经网络用于管道泄漏孔径识别。首先将深度可分离卷积与异构卷积结合,构造了新的多卷积稠密块实现泄漏信号的特征提取;之后采用卷积注意力机制对特征进行权重划分,实现特征的重要性区分;最后通过分类器获取结果。实验结果表明,本文方法识别准确率达到了96.59%,参数量仅为781 KB。本文方法在保证高识别准确率的同时,参数量及浮点数大幅下降,训练时间也有所减少,改善了实时响应能力,对于实际工业监测应用有指导意义。; 关键词管道泄漏孔径识别轻量级网络深度可分离卷积异构卷积多卷积稠密块; Keywords pipeline leak aperture identification lightweight neural network depth separable convolution hetconv multi-convolution dense block; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TH865 [机械工程—精密仪器及机械]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名压缩感知域智能天然气管道泄漏孔径识别被引量：9: 3; 作者孙洁娣乔艳雷温江涛; 机构燕山大学信息科学与工程学院燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期3071-3078,共8页; 基金国家自然科学基金(51204145) 河北省自然科学基金(E2016203223,E2013203300)项目资助; 文摘天然气管道泄漏监测正在进入大数据时代,针对传统方法存在的采集数据冗余、特征提取及识别受主观因素影响较大等问题,结合压缩感知与深度学习理论,提出一种在变换域进行泄漏信号的压缩采集、在压缩感知域进行自适应特征提取及识别的智能天然气管道泄漏孔径识别方法。通过随机高斯矩阵获取压缩采集数据,并通过深度学习挖掘测量信号中隐藏的泄漏孔径信息,经稀疏滤波实现特征的自动筛选,最后研究了softmax回归实现孔径的高精度分类识别。实验结果表明,该方法实现了监测数据的压缩,对压缩感知域采集信号的识别性能明显优于传统方法。; 关键词管道泄漏孔径识别压缩感知采集深度学习稀疏滤波 softmax回归; Keywords pipeline leak aperture recognition compressed sensing samples deep learning sparse filtering softmax regression; 分类号 TH865 [机械工程—精密仪器及机械] TE88 [石油与天然气工程—油气储运工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名压缩感知结合卷积网络的天然气管道泄漏孔径识别被引量：11: 4; 作者温江涛付磊孙洁娣王涛张光宇张鹏程; 机构燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室燕山大学信息科学与工程学院燕山大学河北省信息传输与信号处理重点实验室; 出处《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第21期17-23,共7页; 基金国家自然科学基金项目(51475407 51605419 +3 种基金 61701429) E2020203061) 河北省引进留学人员资助项目(C201827)。; 文摘针对传统天然气管道泄漏孔径检测面临的原始数据冗余性大、特征选取主观依赖性强以及复杂环境下识别准确率低等问题,提出了一种将压缩感知与深度卷积神经网络相结合的泄漏孔径识别方法。首先利用随机高斯矩阵对原始泄漏信号进行压缩采集,以较少的压缩感知域数据获取全部泄漏信息;然后构建深度一维卷积神经网络,将压缩采集数据送入网络中实现自适应特征提取及高准确度泄漏孔径识别;还对主要参数的影响进行了深入的分析。实验结果表明,该方法能够快速、准确地实现天然气管道泄漏孔径识别,且在低信噪比环境下具有较好的鲁棒性,总体识别效果优于传统的分类方法。; 关键词管道泄漏孔径识别压缩感知采集 1维卷积网络自适应特征提取; Keywords pipeline leakage aperture recognition compression sensing collection 1-D convolutional network adaptive feature extraction; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TH865 [机械工程—精密仪器及机械]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	局域均值分解分析的管道泄漏孔径识别及定位	孙洁娣肖启阳温江涛杨依光	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2014	18	在线阅读下载PDF 职称材料
2	改进稠密块轻量化神经网络的管道泄漏孔径识别	孙洁娣王利轩温江涛肖启阳	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	11	在线阅读下载PDF 职称材料
3	压缩感知域智能天然气管道泄漏孔径识别	孙洁娣乔艳雷温江涛	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	9	在线阅读下载PDF 职称材料
4	压缩感知结合卷积网络的天然气管道泄漏孔径识别	温江涛付磊孙洁娣王涛张光宇张鹏程	《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心	2020	11	在线阅读下载PDF 职称材料