基于振动声学的除焦状态检测系统

论文摘要

针对传统水力除焦操作中需要人为观测判断、劳动强度过大、环境恶劣的缺陷,提出了基于振动声学的智能除焦状态检测系统,利用智能检测技术完成除焦状态的判读。通过振动传感器对信号进行采集,再完成特性参数的提取,使用模式识别的方式建立除焦状态和振型参数之间的关系,采用BP神经网络将获取的振动信号样本进行傅里叶变换后得到振动信号的幅频曲线。提取不同特征频段的幅值作为特征参数,进行样本学习训练,建立起除焦状态与焦炭塔振动特性之间的学习识别网络,经过训练并且稳定的网络即可用于水力除焦智能检测系统中。

论文目录

• 0 引言
• 1 智能除焦检测系统的组成
•   1.1 信号采集系统
•   1.2 信号处理系统
• 2 振动频谱分析及特征提取
•   2.1 测量信号的获取
•   2.2 焦炭塔振动频谱分析与特征提取
• 3 信号的采集与处理
•   3.1 除焦状态的模式识别技术
•   3.2 BP神经网络对信号的处理
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王智航,王利恒

关键词: 水力除焦,智能检测,频谱分析,神经网络,振动声学

来源: 机械工程与自动化 2019年03期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑

专业: 燃料化工,石油天然气工业

单位: 武汉工程大学电气信息学院

基金: 国家自然科学基金青年基金项目(61703312)

分类号: TE624.32

页码: 10-11

总页数: 2

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