基于BP神经网络的阀门内漏预测装置和模型训练方法

本发明涉及基于BP神经网络的阀门内漏预测装置和模型训练方法，其装置包括：工况模拟模块，用于接入被测试阀门，基于多种泄漏量控制所述被测试阀门的开度，以模拟所述被测试阀门发生多种内漏状态；数据采集模块，用于感测所述被测试阀门在每种所述内漏状态下的声发射信号，并根据各所述声发射信号与各所述内漏状态的对应关系生成训练数据；以及模型训练模块，用于根据所述训练数据和BP神经网络算法建立阀门内漏量预测模型。本发明建立了能够高效且准确地预测核电厂阀门内漏程度的阀门内漏量预测模型，可帮助工作人员实时检测核电厂阀门，提高核电厂安全性。