Resumen

La apertura de fuga no puede ser fácilmente identificada cuando un oleoducto tiene pequeñas fugas. Para abordar este problema, se propone un método de reconocimiento de aperturas de fuga basado en el análisis de paquetes de ondas (WPA) y una red de creencias profundas (DBN) con regresión de componentes independientes (ICR). El WPA se utiliza para eliminar el ruido en la velocidad del sonido recopilada de la señal ultrasónica. A continuación, la velocidad del sonido despejada de ruido de la señal ultrasónica se introduce en la red de creencias profundas con regresión de componentes independientes para reconocer diferentes aperturas de fuga. Dado que la optimización de los pesos de la DBN con el gradiente conduce a un óptimo local y a una tasa de aprendizaje lenta, se utiliza ICR para reemplazar el método de ajuste fino de gradiente en la DBN convencional para mejorar la precisión de clasificación, y se construye una función de Lyapunov para demostrar la

• Materias:Internet de las cosas Dispositivos móviles Ransomware Ingeniería de Telecomunicación Servidores en la nube
• Subjects:Internet of things Mobile devices Ransomware Telecommunication engineering Cloud Servers
• Palabras claves:Apertura de fuga; Oleoducto; Análisis de paquetes wavelet; Red de creencia profunda; Regresión de componentes independientes; Señal ultrasónica
• Keywords:Leakage aperture; Oil pipeline; Wavelet packet analysis; Deep belief network; Independent component regression; Ultrasonic signal