WSN和数据融合理论在钢管损伤识别研究中的应用  

Application of WSN and data fusion theory in study of steel tube damage identification

作　　者：何孝兵 俞阿龙[2] 

机构地区：[1]宁夏大学物理电气信息学院,宁夏银川750021 [2]淮阴师范学院物理与电子电气工程学院,江苏淮安223300

出　　处：《现代电子技术》2017年第21期167-169,共3页Modern Electronics Technique

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61350008)

摘　　要：针对钢管损伤识别的漏磁检测技术存在智能化低、检测装置复杂、使用有线传输采集数据的传输方式的现状,同时也为了使钢管损伤识别技术得到进一步的发展,提出将WSN和数据融合理论与漏磁检测技术相结合的方法。一方面,WSN技术为漏磁检测装置提供了无线传输的方式,省略了布线,简化了检测装置,提高了数据传输效率;另一方面,损伤识别的判断速率与精度通过遗传算法与神经网络相结合的方法得到了明显提高。这使得漏磁检测装置的效率得到了显著提升。The magnetic flux leakage(MFL)detection technology of steel tube damage identification has the problems of low intellectualization and complex detector,and uses the wire transmission for data acquisition,so a method combining MFL detection technology with wireless sensor network(WSN)and data fusion theory is proposed to further promote the development of steel tube damage identification technology. The WSN technology provides a wireless transmission mode for MFL detector,which can save the wiring,simplify the detector and improve the efficiency of data transmission;the method combining the genetic algorithm(GA)and neural network(NN)can improve the judgment rate and precision of damage identification,which can increase the efficiency of the MFL detector greatly.

关 键 词：钢管损伤识别 漏磁检测技术 WSN 数据融合 遗传算法 

分 类 号：TN98-34[电子电信—信息与通信工程] TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]