为了正确判断管道是否发生泄漏，本文采用混合学习方法对网络进行训练学习。通过将管道运行参数作为神经网络的输入，管道运行状态作为神经网络的输出，实现两者的非线性映射，以此来判断输入信号是否为泄漏信号，并选用K-means聚类方法和递推最小二乘法来确定网络参数。通过用天然气管道运行的实测数据对RBF神经网络进行了训练和测试，得到结果误差在可接受的范围内，从而证明RBF神经网络的方法可用于天然气管道泄漏检测的研究。
2022-03-29 14:00:00
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基于锁相环的同步电机转子位置检测技术，周长城，高强，基于锁相环技术的转子位置无传感器检测方法可有效检测出同步电机的转子位置，从而增加同步电机系统的可靠性。本文提出在转子中注
2022-03-29 09:48:28
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第一章 检测技术基本知识
第二章 电阻式传感器及应用
第三章 电容式传感器及应用
第四章 电感式传感器及应用
第五章 热电偶传感器及应用
2022-03-23 17:07:38
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基于ResNet及特征融合的场景文本检测技术研究，李相相，牛少彰，论文对于之前的学者所提出的CTPN网络模型进行深入的研究，提出了一种改进的场景文本检测网络。首先，使用ResNet代替原网络中的VGG16来
2022-03-20 22:22:25
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旁热式气敏器件
旁热式气敏器件是把高阻加热丝放置在陶瓷绝缘管内，在管外涂上梳状金电极，再在金电极外涂上气敏半导体材料，就构成了器件
克服了直热式结构的缺点，器件的稳定性得到提高
2022-03-16 09:36:04
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长输油气管道泄漏监测与准实时检测技术一直是各科研院所及石化企业的研究重点。通过分析该技术领域中当前广泛使用或者应用前景广阔的几类方法,总结该技术领域的国内外研究现状和发展趋势,为油气管道泄漏监测技术的进一步发展提供一些建议。
2022-03-13 14:11:54
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