摘要
摘要：声发射技术是阀门内泄漏检测的一种有效手段，如果能同时给出泄漏率的具体数值，会为现场维护员制定维修计划提供更具体的参考。本文首先搭建了一个阀门内泄漏声发射检测模拟实验平台，通过调节阀门开度模拟泄漏率大小，采集了大量不同压力、及不同泄漏率时的声发射信号，建立了声发射信号和泄漏率对应的数据集。然后对声发射信号在时域、频域和时频域提取特征参数，分析这些特征参数和泄漏率大小之间的相关性。之后将这些特征参数作为输入，分别采用支持向量回归和神经网络技术，利用声发射信号数据集，训练出发射信号特征参数和泄漏率之间的多变量回归预测模型，通过实验验证了回归模型对泄漏率预测的准确性。
出版日期
2024年09月05日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
