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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本发明涉及管道裂纹定位技术领域，基于贝叶斯神经网络和声发射技术，公开了一种管道裂纹精准定位方法、系统、终端及其存储介质，使用贝叶斯神经网络对采集到的管道裂纹扩展的声发射信号进行回归预测，以实现对管道上裂纹具体位置的定位。首先需要使用声发射仪采集管道裂纹扩展的声发射信号，再对信号进行适当的预处理；接着设计贝叶斯神经网络并将处理后的数据输入至网络；最后由该网络拟合声发射信号到达传感器的时差与裂纹位置的关系，实现根据采集信号对管道上裂纹位置的精确定位。本发明使用智能定位方法，利用贝叶斯神经网络强大的非线性拟合能力，通过寻找声发射信号的互相关时差与位置的函数关系来实现定位。
主权项：1.一种管道裂纹精准定位方法，其特征在于，包括如下步骤：获取管道裂纹扩展的声发射信号；对所获取的管道裂纹扩展的声发射信号进行预处理得到拟合数据；并将拟合数据分为训练集拟合数据和测试集拟合数据；对所获取的管道裂纹扩展的声发射信号进行预处理过程如下：读取两传感器的声发射信号，将所读取的声发射信号采用Wavelet-EMD联合去噪方法进行去噪，并对去噪后的信号做互相关处理，获得信号到两传感器的时间差，根据信号时间差和管道裂纹位置的对应关系对数据集打标签，将信号时差数据与管道裂纹位置修改至同一量级，并对数据清洗，剔除数据集中明显的异常样本点，最后将所获得的全部数据集分类为训练集拟合数据和测试集拟合数据；建立贝叶斯神经网络模型，对贝叶斯神经网络模型参数初始化，将训练集拟合数据输入至贝叶斯神经网络模型内进行训练得到管道裂纹定位训练集拟合数据效果图，并通过管道裂纹定位训练集拟合数据效果图中的时间差-管道裂纹位置对管道裂纹定位；将测试集拟合数据输入至贝叶斯神经网络模型内进行测试得到管道裂纹定位测试集拟合数据效果图，当管道裂纹定位测试集拟合数据效果图中的时间差-管道裂纹位置满足管道裂纹定位训练集拟合数据效果图中时间差-管道裂纹位置的误差条件时，完成管道裂纹精准定位。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安交通大学 一种管道裂纹精准定位方法、系统、终端及其存储介质
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