摘要
本发明涉及综合检测的技术领域,公开了一种埋地燃气管道防腐层缺陷自动识别与检测系统及方法。本发明首先通过环境因素、破损程度和服役年限影响,建立腐蚀模型,检验可疑破损点;再通过考皮尔逊法结合检测仪测量得到可疑破损点,将结果代入腐蚀模型中验证可疑破损点是否是破损点;再通过神经网络对破损点进行评估,使用布谷鸟算法得到神经网络最佳输出值,大大加快了收敛速度,避免了局部最优;根据破损点周围环境因素、破损程度和服役年限评估腐蚀等级,验证破损点正确性;再建立数据库存储破损点信息,建立SVM预测模型根据数据库信息进行预测,管理员依靠未来出现破损点风险概率和可疑破损点进行检修。
技术关键词
埋地燃气管道
RBF神经网络
燃气管道防腐
缺陷自动识别
土壤电阻率
神经网络模型
防腐层
支持向量分类机
检测信号强度
布谷鸟算法
电流
巢穴
模块
风险
训练集
矩阵
无腐蚀
样本
系统为您推荐了相关专利信息
传感器融合
光学雨量传感器
太阳能互补发电系统
深层位移监测
双频模块
风电次同步振荡
溯源方法
通道注意力机制
非线性动力学模型
融合特征
煤矿井下采掘工作面
远程控制终端
无线通讯基站
分布式控制方法
RBF神经网络
自行车棚
智能感知装置
智慧管理方法
电池检测系统
自行车电池
建筑外立面
语义分割模型
缺陷高度
径向基函数神经网络
灰狼优化算法