| 输气管道微泄漏检测的深度神经网络模型研究 |
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| 引用本文： | 利节,高铮,陆猛,李莉,夏煦坤.输气管道微泄漏检测的深度神经网络模型研究[J].重庆科技学院学报(自然科学版),2016(5):66-70. |
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| 作者姓名： | 利节 高铮 陆猛 李莉 夏煦坤 |
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| 作者单位： | 重庆科技学院电气与信息工程学院,重庆,401331 |
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| 基金项目： | 重庆市教委科学技术研究项目“基于深度学习的加气站管道微泄漏检测方法研究”(KJ1501305)，重庆科技学院校内科研基金“天然气管道输送安全事故的预测模型”(CK2015B17) |
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| 摘 要： | 建立了基于声音信号的深度神经网络模型,用于解决半导体制造业气体输送管道的微泄漏检测问题;设计了一种声音信号的预处理方法,用于去噪和特征提取,将预处理后的声音信号作为模型输入,该模型由7层神经元构成,通过对声音信号的训练和学习,获得管道微泄漏的概率。大量仿真实验结果表明,与半导体企业现采用的流量和压力传感器检测方法相比,该模型能更精确、更快速地实现管道微泄漏检测;与常规神经网络相比,该模型能更有效且稳定地进行检测。
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| 关 键 词： | 微泄漏 半导体 声音信号 神经网络 |
Research on Deep Neural Network Model for Small Leakage Detection of Gas Transportation Pipes |
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| LI Jie,GAO Zheng,LU Meng,LI Li,XIA Xukun.Research on Deep Neural Network Model for Small Leakage Detection of Gas Transportation Pipes[J].Journal of Chongqing University of Science and Technology:Natural Science Edition,2016(5):66-70. |
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| Authors: | LI Jie GAO Zheng LU Meng LI Li XIA Xukun |
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