作者:曹云轩,邹平,田勇,李晓斌,梁科,刘立,姚远 单位:重庆西南信息有限公司 出版:《电工技术》2018年第23期 页数:2页  (PDF与DOC格式可能不同) PDF编号:PDFDGJY2018230540 DOC编号:DOCDGJY2018230549 下载格式:PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
  • 通过电涡流传感器将涡流效应下不同金属的金属特性转化为电压值输出,采用离线训练的方法建立神经网络预测模型,基于此进行电缆芯线材质检测。针对电缆芯线材质检测装置,选取常见的铜、铝芯线为对象展开研究。试验结果表明,基于电涡流传感器和神经网络的电缆芯线材质检测装置能有效识别芯线类型,可为目前电缆芯线以铝代铜所带来的经济损失和安全隐患问题提供较好的解决办法。

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