自适应模糊神经网络系统在管道泄漏检测中的应用

• 作者: 伦淑娴 冯健 张化光
• 来源期刊: 石油学报
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应滤波 模糊神经网络系统 管道 泄漏检测 信号处理 噪声消除器
• 年，卷（期）: 2004,（4）
• 所属期刊栏目: 石油工程
• 页码范围: 101-104
• 页数: 4页
• 分类号: TE78
• 字数: 2491字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:0253-2697.2004.04.023

摘要

输油管道泄漏信号的检测存在信噪比较低的问题,利用自适应模糊神经网络系统的去噪方法可以提高压力信号、流量信号的信噪比.由于自适应模糊神经网络系统具有非线性映射和自学习能力,能够用于噪声信号的非线性建模.它不仅能够获取信号的最佳估计,并且能够克服信号处理中存在的模型和噪声的不确定性、不完备性.应用结果表明,自适应模糊神经网络的自适应噪声抵消器不仅实现简单、节省运行时间,而且能快速、有效地消除流量、压力信号中的各种噪声,因而提高了泄漏检测和定位的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张化光	东北大学信息科学与工程学院	248	3178	31.0	43.0
2	伦淑娴	东北大学信息科学与工程学院	60	328	9.0	15.0
4	冯健	东北大学信息科学与工程学院	39	492	14.0	20.0