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机电工程 2022年第10期39卷 1356-1364,1373页

作者：章修龙刘贵杰宁东红中国海洋大学机电工程系山东青岛266100

在处理含有复杂的噪声成分水声信号时,采用传统的信号处理方法存在一定的困难,并影响水下采油树阀门泄漏故障诊断精度,针对这一问题,提出了一种基于改进的深度神经网络(DNN)的非接触式阀门故障诊断方法。首先,基于阀门泄漏理论,在COMSO... 详细信息

在处理含有复杂的噪声成分水声信号时,采用传统的信号处理方法存在一定的困难,并影响水下采油树阀门泄漏故障诊断精度,针对这一问题,提出了一种基于改进的深度神经网络(DNN)的非接触式阀门故障诊断方法。首先,基于阀门泄漏理论,在COMSOL仿真环境下,结合轴对称自由射流模型、四极子声源远场声压求解算法,建立了阀门泄漏射流声场模型;然后,基于降噪的基本理论,建立了DNN降噪基本模型,将时频域信号输入到构造好的DNN模型中进行了降噪处理,以最小化信号中的噪声成分;最后,利用经过降噪处理后的水声信号,将其输入构建好的卷积神经网络中,实现了故障诊断目的;设计并进行了水声实验,以验证基于改进的深度神经网络(DNN)的故障诊断方法的有效性。研究结果表明:经过DNN处理后的水声信号,其噪声成分明显降低,其归一化均方误差值由0.4992最低降至0.0110,降幅达97.80%;经过DNN处理后的信号,其故障诊断准确率也达到了98.89%,证明了该方法能有效地诊断阀门的泄漏故障。

关键词：深度神经网络水下采油树阀门降噪模型阀门泄漏射流声场模型阀门泄漏模拟声学实验故障诊断精度

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