基于BP神经网络的混流式水轮机裂纹声发射源定位方法

Acoustic Emission Source Location for the Crack of Francis Turbine Runner Based on BP Neural Network

毛汉颖

毛汉领

周洁

黄振峰

摘要

提出使用基于BP神经网络的智能定位方法，用于混流式水轮机的裂纹声发射源定位。理论和实验证明，该方法较好地解决了声发射源定位问题，为进行混流式水轮机裂纹在线监测提供依据。

标签声发射检测

源定位

混流式水轮机转轮

裂纹

神经网络

Acoustic emission testing

Source location

Francis turbine runner

Crack

Neural networks

Abstract

Intelligent location model based on BP neural network was proposed, which could serve in AE source location of the crack of francis turbine. Testing proved, theoretically and practically, that it could locate AE source efficiently, and could be used for the online monitoring crack of francis turbine runner.

中图分类号 TG115.28

所属栏目科研成果与学术交流

基金项目国家自然科学基金资助项目(50465002)；广西自然科学基金资助项目(桂科基0448014)

收稿日期 2007/6/29

修改稿日期

网络出版日期

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备注毛汉颖(1968-)，男，讲师，硕士，主要研究方向为故障诊断和交通管理。

引用该论文: MAO HanYing,MAO HanLing,ZHOU Jie,HUANG ZhenFeng. Acoustic Emission Source Location for the Crack of Francis Turbine Runner Based on BP Neural Network[J]. Nondestructive Testing, 2008, 30(7): 426～429
毛汉颖,毛汉领,周洁,黄振峰. 基于BP神经网络的混流式水轮机裂纹声发射源定位方法[J]. 无损检测, 2008, 30(7): 426～429

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参考文献

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