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申请/专利权人：西安交通大学
申请日：2024-04-09
公开（公告）日：2024-06-21
公开（公告）号：CN118228136A
主分类号：G06F18/2415
分类号：G06F18/2415;G06F18/2136;G06F18/213;G06F18/214;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/047;G06N3/08;F17D5/06
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.21#公开
摘要：本发明提出了一种用于管道泄漏声发射监测的轻量级智能网络架构。首先，采用离散稀疏变换将泄漏声发射监测信号进行稀疏表示。其次，提取压缩泄漏声发射特征，实现不同管道泄漏工况的分类表征；然后，在提出的深度稠密可分离全卷积神经网络架构中，引入深度稠密可分离卷积来代替标准卷积，通过堆叠多个深度稠密可分离卷积模块获取非线性特征；利用GAP层和Softmax层来克服传统线性层参数量大以及输入尺寸固定的缺点，并实现最终的泄漏裂纹监测识别任务。本发明在管道焊缝泄漏裂纹监测上具有更高的准确性和计算效率，此外，在应对不同的泄漏工况时，本发明所不需要频繁地修改声发射信号的采样长度和模型的超参数便能够完成实时的监测任务。
主权项：1.一种用于管道泄漏声发射监测的轻量级智能网络架构，其特征在于，包括以下步骤：步骤1选取周向、轴向及曲向三种形式的管道焊缝裂纹泄漏管道进行声发射泄漏监测实验，获得对应工况的泄漏声信号；步骤2基于步骤1划分获得的信号，选取合适的稀疏基对泄漏声发射信号进行压缩重构；步骤3对比原始声发射信号与步骤2获取的压缩泄漏声发射信号的重构误差；步骤4基于步骤2获得的压缩泄漏声发射信号，提取重构压缩泄漏声信号的压缩泄漏特征，对管道焊缝三种裂纹形貌下的泄漏声信号进行特征分析；步骤5基于管道焊缝三种裂纹形貌下的压缩泄漏声信号，构建数据集；步骤6搭建轻量级的深度稠密可分离全卷积神经网络；步骤7将步骤5得到的数据集输入到步骤6搭建的网络架构中进行训练，对管道焊缝裂纹不同形貌下的泄漏声信号进行在线识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种用于管道泄漏声发射监测的轻量级智能网络架构
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