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J-GLOBAL ID：202102227794708449   整理番号：21A0439144

音響法と人工ニューラルネットワークに基づく模擬水冷却壁管からの漏れの位置【JST・京大機械翻訳】

Location of the Leakage From a Simulated Water-Cooling Wall Tube Based on Acoustic Method and an Artificial Neural Network

著者 (4件)： Kong Qian (Department of Mathematics and Physics, North China Electric Power University, Baoding, China) ,  Jiang Genshan (Department of Mathematics and Physics, North China Electric Power University, Baoding, China) ,  Liu Yuechao (Department of Mathematics and Physics, North China Electric Power University, Baoding, China) ,  Sun Jianhao (Department of Mathematics and Physics, North China Electric Power University, Baoding, China)
資料名： IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement  (IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement)
巻： 70  ページ： ROMBUNNO.4502618.1-18  発行年： 2021年 
JST資料番号： C0232A  ISSN： 0018-9456  CODEN： IEIMAO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 水冷壁管漏れ事故は,発電所ボイラの安全および経済運転に影響する重要因子である。本論文では,音響法を適用し,模擬水冷壁管からの漏れを位置決めし,漏れ源の正確な位置を同定するために,いくつかの重要技術を研究した。従来の位置技術が常に直線に沿って伝搬すると仮定するという欠点を克服するために,非均一温度場における音波伝搬経路を得た。音波の屈折効果を考慮して,多項式再生(RBF-PR)による動径基底関数近似に基づく再構成法を用いて温度場を再構成した。到着の時間遅れ(TDOA)を推定するために,二次相関による一般化相互相関を適用した。音響法と音波の伝搬時間で測定した温度場に従って,指紋点とTDOAの座標間の統計的相関特性を含む位置指紋法を構築した。動径基底関数人工ニューラルネットワーク(RBF ANN)を用いて,漏洩点の座標を推定した。数値シミュレーションと実験的研究を行い,提案した位置システムの有効性を評価した。音響位置試験プラットフォームを構築して,種々の作動条件における位置精度を研究した。結果は,屈折効果を考慮して,温度場の再構成性能は屈折効果のないものより優れていて,RBF ANNアルゴリズムによる音響法は,上記の高品質再構成不均一温度分布において高精度で良好な抗雑音能力で漏れ位置を得ることができることを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  温度分布 ,  音波伝搬 ,  屈折 ,  雑音 ,  多項式 ,  発電所 ,  ボイラ ,  *音響 ,  *ニューラルネットワーク ,  音波 ,  近似法 ,  指紋 ,  温度場
準シソーラス用語： 数値シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  長さ,面積,断面,体積,容積,角度の計測法・機器  (AD05020O)

タイトルに関連する用語 (4件)： 音響 ,  人工ニューラルネットワーク ,  水冷却壁 ,  漏れ