[发明专利]一种气密性检测系统有效
申请号: | 202110497258.7 | 申请日: | 2021-05-07 |
公开(公告)号: | CN113218598B | 公开(公告)日: | 2022-06-03 |
发明(设计)人: | 马从国;王大伟;丁百湛;黄国君;丁晓红;王苏琪;周恒瑞;叶文芊;金德飞;张利兵;王建国;陈亚娟;刘伟;李亚洲 | 申请(专利权)人: | 淮阴工学院 |
主分类号: | G01M3/26 | 分类号: | G01M3/26;G05B19/042;G06N3/04 |
代理公司: | 淮安市科文知识产权事务所 32223 | 代理人: | 李锋 |
地址: | 223005 江苏省*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 气密性 检测 系统 | ||
1.一种气密性检测系统,其特征在于:所述系统包括参数采集与控制平台和气密性大数据处理子系统,系统实现对被检测对象的气密性参数检测、处理和气密性等级分类;
所述气密性大数据处理子系统包括NARX神经网络模型、小波分解模型、GM(1,1)灰色预测模型、降噪自编码器、CNN卷积神经网络模型、梯形模糊数LSTM神经网络模型、梯形模糊数时延神经网络模型、气密性校正模块和温度补偿模块;差压传感器输出和温度补偿模块输出作为NARX神经网络模型的输入,NARX神经网络模型的输出作为小波分解模型的输入,小波分解模型输出NARX神经网络模型输出值的低频部分和多个高频波动部分,NARX神经网络模型输出值的低频部分和多个高频波动部分分别是GM(1,1)灰色预测模型和多个降噪自编码器的输入,GM(1,1)灰色预测模型和多个降噪自编码器的输出是CNN卷积神经网络模型对应的输入,CNN卷积神经网络模型输出和气密性校正模块输出是梯形模糊数LSTM神经网络模型的输入,梯形模糊数LSTM神经网络模型输出是梯形模糊数时延神经网络模型的输入,梯形模糊数时延神经网络模型输出作为CNN卷积神经网络模型输出的对应输入,梯形模糊数LSTM神经网络模型输出的梯形模糊数代表被测量对象的气密性等级值。
2.根据权利要求1所述的一种气密性检测系统,其特征在于:所述温度补偿模块包括NARX神经网络模型、自联想神经网络模型、小波分解模型、GM(1,1)灰色预测模型、多个降噪自编码器和LSTM神经网络模型;标准容器和被测量对象的2组多个温度传感器输出分别作为对应的2组多个NARX神经网络模型的输入,2组多个NARX神经网络模型输出分别作为对应的2个自联想神经网络模型的输入,2个自联想神经网络模型输出的2个容器温度差值作为小波分解模型的输入,小波分解模型输出的2个容器温度差值的低频部分和多个高频部分分别是GM(1,1)灰色预测模型和多个降噪自编码器的输入,GM(1,1)灰色预测模型和多个降噪自编码器的输出是LSTM神经网络模型的输入,LSTM神经网络模型输出值作为温度补偿模块的输出。
3.根据权利要求1所述的一种气密性检测系统,其特征在于:所述气密性校正模块包括NARX神经网络模型、小波分解模型、GM(1,1)灰色预测模型、降噪自编码器和LSTM神经网络模型;标准容器的压力变送器和被测量对象的压力变送器的输出分别作为对应的2个NARX神经网络模型的输入,2个NARX神经网络模型输出的2个变送器压力差值作为小波分解模型的输入,小波分解模型输出的2个变送器压力差值的低频部分和多个高频部分分别是GM(1,1)灰色预测模型和多个降噪自编码器的输入,GM(1,1)灰色预测模型和多个降噪自编码器的输出是LSTM神经网络模型的输入,LSTM神经网络模型输出值作为气密性校正模块的输出。
4.根据权利要求3所述的一种气密性检测系统,其特征在于:所述梯形模糊数LSTM神经网络模型将被检测对象的气密性能分为5个气密性等级;5个气密性等级分别为正常状态、气密性很差、气密性较差、气密性较好和气密性很好,梯形模糊数LSTM神经网络模型构建5个梯形模糊是与5种气密性等级的对应关系表;计算LSTM神经网络模型输出的梯形模糊数与代表5种气密性等级的5个梯形模糊数的相似度,其中相似度最大的梯形模糊数对应的气密性等级确定为被检测对象的气密性等级。
5.根据权利要求1所述的一种气密性检测系统,其特征在于:所述参数采集与控制平台包括气源、充气阀、质量流量控制器、压力检测节点、温度检测节点、控制节点、差压传感器、压力变送器、输气管、被测量对象、标准容器和现场监控端。
6.根据权利要求5所述的一种气密性检测系统,其特征在于:通过输气管把气源的气体输送到充气阀,充气阀通过输气管把气体分别送到质量流量控制器,质量流量控制器通过输气管把气体分别送到标准容器 和被测量对象,在质量流量控制器与标准容器以及被测量对象的输气管道之间和输气管道上分别安装差压传感器和压力变送器,温度检测节点检测标准容器以及被测量对象的温度和压力检测节点检测差压传感器以及压力变送器的压力值分别通过温度检测节点的CAN接口、压力检测节点的CAN接口和现场监控端的RS232/CAN接口传输给现场监控端,控制节点调节与控制充气阀和质量流量控制器,现场监控端的控制信息通过现场监控端的RS232/CAN接口和控制节点的CAN接口传输给控制节点,控制节点、压力检测节点、温度检测节点和现场监控端通过控制节点的CAN接口、压力检测节点的CAN接口、温度检测节点的CAN接口和现场监控端的RS232/CAN接口构成CAN总线网络,实现控制节点、压力检测节点、温度检测节点和现场监控端之间信息的相互传递,多个温度传感器分别分布在标准容器和被测量对象中,标准容器和被测量对象中的温度传感器作为对应的温度检测节点的输入,压力检测节点分别检测差压传感器和压力变送器的值,控制节点实现对充气阀和质量流量控制器的流量调节与开关控制。
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