[发明专利]一种基于深度学习的压力仪表引压管智能故障诊断方法在审
| 申请号： | 202210711851.1 | 申请日： | 2022-06-22 |
| 公开（公告）号： | CN115099273A | 公开（公告）日： | 2022-09-23 |
| 发明（设计）人： | 王锴;何天放;曾鹏;徐皑冬;王志平;张博;蒋茂苇 | 申请（专利权）人： | 中国科学院沈阳自动化研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06V10/82;G01L27/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 沈阳科苑专利商标代理有限公司 21002 | 代理人： | 王倩 |
| 地址： | 110016 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的压力仪表引压管智能故障诊断方法，包括信号处理模块和智能识别模块两大部分，其中信号处理模块包含信号滤波单元与信号归一化单元，智能识别模块包括小波变换单元与二维卷积神经网络。本发明以压力仪表中传感器输出的原始压力信号为基础，由信号处理模块进行滤波和归一化之后，先通过小波变换对于不同频段的健康信息进行分离，以增强对于变工况环境的适应能力，之后通过二维卷积神经网络进行特征提取与健康状态识别。本发明用于变工况环境下的压力表引压管故障诊断方法能够实现在工况变化条件下，尤其是过程噪声频率变化条件下的压力表引压管故障诊断，最终能够保障仪表在使用过程中的安全稳定运行。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 压力仪表 引压管 智能 故障诊断 方法 | ||
【主权项】：
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