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采用智能神经元网络技术的新型气体泄漏检测技术

New Generation Technology of Gas Leak Detection Based on Artificial Neural Network
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摘要 简述了常规气体泄漏检测面临的潜在风险,引入超声波气体泄漏检测的概念。复杂多变的环境背景噪声的影响,以及其常规超声波探测技术手段的局限性,对超声波气体泄漏检测造成较大的应用限制。第三代超声波气体泄漏检测技术采用了先进的智能神经元网络(ANN)技术,采用模糊模式识别,而不是常规的阀值判断技术,不但检测能力大大提高,同时有效避免了误报警现象,提高了安全防护等级。 The potential risk of traditional gas leak detection is briefly described,then the ultrasonic technology is introduced.However due to impact from changeful and complex background noise and the limitation of old-fashion acoustic technology as well,the ultrasonic gas leak detection applications are quite limited.The third generation gas leak technology applies start-ofthe-art Artificial Neural Network(ANN),instead of traditional threshold based judgement or simple fingerprint reading.ANN technology provides wider range of detection,more importantly,it's much more easier to install and operate than ever.
出处 《仪器仪表用户》 2014年第4期98-100,共3页 Instrumentation
关键词 气体泄漏 超声波 神经元网络 误报警 气体检测 gas leak ultrasonic artificial neural network(ANN) alarm
  • 相关文献

参考文献3

  • 1英.职业健康与安全委员会.海上平台碳氢气体泄漏统计与分析,2002.
  • 2Hugo Guterman.神经元网络中的关键流程应用.神经元,并行和科学计算,1994(2):43-54.
  • 3Tomasz P.Zielinski.使用加伯转换的信号实时分析精度.IEEE仪表与测量会刊,2001(50).

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