10.3321/j.issn:0253-2697.2004.04.023
自适应模糊神经网络系统在管道泄漏检测中的应用
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.
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
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TE78
国家自然科学基金60274017;辽宁省沈阳市科技攻关项目1023090-2-00
2004-11-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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