基于RWSSA-OMP-DBN的均压电极结垢超声检测

• 作者: 陈伟华 万晨 闫孝姮 金石炜 管海楠
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 均压电极结垢检测 改进的麻雀搜索算法 优化正交匹配追踪 信号的特征提取 信号识别
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 传感器研究|Research on Sensors
• 页码范围: 154-161
• 页数: 8页
• 分类号: TM772
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2022.02.003

摘要

当前特高压换流阀冷却系统中的均压电极结垢程度采用人工拆卸识别的方法,针对该方法易造成冷却水喷溅影响设备运行安全的问题,提出一种基于RWSSA-OMP-DBN的均压电极超声无拆卸结垢检测识别方法.利用改进的麻雀搜索算法优化正交匹配追踪,对不同结垢程度的均压电极超声回波信号做降噪处理和特征提取;选择Hilbert法获取特征信号的包络线;以包络线作为特征参数,运用优化后的深度置信网络进行均压电极结垢程度识别.实验结果表明,RWSSA-OMP算法的信噪比为12.8898 dB,该识别方法识别均压电极结垢程度的准确率达到95.33％.