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公开(公告)号：CN115034271B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210752061.8
申请日：2022-06-28
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06V10/82 , G01M3/24
Abstract: 本发明公开了气体泄漏智能识别领域的一种自动提取特征的压力容器气体泄漏声学识别方法，所述识别方法包括以下步骤：步骤1：通过采集装置采集泄漏声信号；步骤2：对步骤1中采集到的每一条信号进行预处理；步骤3：对预处理后的数据集分为训练集和测试集，对采集信号降维；步骤4：利用训练集数据训练设计好的协同双向长短期记忆神经网络，测试集数据测试训练后网络的分类精度。本发明功能齐全、识别精度高，便于给检修人员提供故障信息的压力容器气体泄漏检测方法，为工业生产安全提供了强有力的保障；识别准确率高，不仅可以检测泄漏与否，还能判断出泄漏大小，并为后续泄漏定位研究提供帮助，具有很大的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN115034271A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210752061.8
申请日：2022-06-28
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了气体泄漏智能识别领域的一种自动提取特征的压力容器气体泄漏声学识别方法，所述识别方法包括以下步骤：步骤1：通过采集装置采集泄漏声信号；步骤2：对步骤1中采集到的每一条信号进行预处理；步骤3：对预处理后的数据集分为训练集和测试集，对采集信号降维；步骤4：利用训练集数据训练设计好的协同双向长短期记忆神经网络，测试集数据测试训练后网络的分类精度。本发明功能齐全、识别精度高，便于给检修人员提供故障信息的压力容器气体泄漏检测方法，为工业生产安全提供了强有力的保障；识别准确率高，不仅可以检测泄漏与否，还能判断出泄漏大小，并为后续泄漏定位研究提供帮助，具有很大的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN115128538B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202210989669.2
申请日：2022-08-17
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于协方差拟合的相干气体泄漏源离格DOA估计方法，从泄漏源输出的协方差矩阵角度出发，结合真实泄漏源环境中相干信源的干扰因素，在离网模型中利用#imgabs0#范数作为约束条件和协方差拟合后的满秩协方差矩阵进行联合估计。本发明通过协方差拟合之后使子空间向量恢复Toeplitz特性，一方面利用它修正离格算法模型中的噪声矩阵，另一方面也保留了相干泄漏源下入射信号源的角度信息，更加符合工程应用。
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公开(公告)号：CN115128538A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210989669.2
申请日：2022-08-17
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于协方差拟合的相干气体泄漏源离格DOA估计方法，从泄漏源输出的协方差矩阵角度出发，结合真实泄漏源环境中相干信源的干扰因素，在离网模型中利用范数作为约束条件和协方差拟合后的满秩协方差矩阵进行联合估计。本发明通过协方差拟合之后使子空间向量恢复Toeplitz特性，一方面利用它修正离格算法模型中的噪声矩阵，另一方面也保留了相干泄漏源下入射信号源的角度信息，更加符合工程应用。
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