利用信号处理和人工智能诊断方法[1]，进行调压器的故障判断研究，根据检测所获得的信息数据，对不同类型的数据进行特征提取。基于中低压管网燃气调压器的出口压力数据，利用小波包频带能量法提取各个数据类型所对应的特征向量，作为神经网络的输入样本，构造含有多种故障信息的BP神经网络模型[2]。通过大量的学习建立了不同数据类型和原始数据之间的关系，实现了对数据的智能判断。该方法可有效地指导维修人员进行调压装置运行维护，及时地发现调压器故障，对于提高调压装置安全性与稳定性具有重要的意义。
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