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基于改进ELMD和多尺度熵的管道泄漏信号识别
被引量：
10
1
作者
郝永梅
杜璋昊
+3 位作者
杨文斌
邢志祥
蒋军成
岳云飞
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期105-111,共7页
为预防城市管道泄漏事故,准确提取管道泄漏信号的特征,首先提出一种改进的总体局域均值分解(ELMD)与多尺度熵的管道泄漏信号识别方法,通过峰值波形匹配延拓法处理端点处的信号,减弱端点处信号分量的畸变、失真;然后对管道原始泄漏信号进...
为预防城市管道泄漏事故,准确提取管道泄漏信号的特征,首先提出一种改进的总体局域均值分解(ELMD)与多尺度熵的管道泄漏信号识别方法,通过峰值波形匹配延拓法处理端点处的信号,减弱端点处信号分量的畸变、失真;然后对管道原始泄漏信号进行ELMD分解,得到一系列乘积函数(PF),计算各PF分量的多尺度熵值,根据熵值的大小筛选出含有主要泄漏信息的PF分量,消除背景噪声的影响;最后构建反向传播(BP)神经网络,并识别泄漏信号。结果表明:该方法减少了分解后的误差,能够实现管道泄漏的检测,与未改进的ELMD方法相比,泄漏信号的识别率更高。
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关键词
城市管道
总体
局域
均值
分解
(
elmd
)
多尺度熵
反向传播(BP)神经网络
信号识别
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职称材料
基于总体局域均值分解及稀疏表示分类的天然气管道泄漏孔径识别
被引量：
5
2
作者
孙洁娣
彭志涛
+1 位作者
温江涛
王飞
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期1202-1209,共8页
针对天然气管道泄漏受孔径、传感器距离、管道内压力等多种因素影响,特征提取及识别算法较为复杂的问题,提出了基于总体局域均值分解-相对熵的特征提取算法并结合稀疏表示分类的泄漏孔径识别新方法。该方法采用总体局域均值分解方法对...
针对天然气管道泄漏受孔径、传感器距离、管道内压力等多种因素影响,特征提取及识别算法较为复杂的问题,提出了基于总体局域均值分解-相对熵的特征提取算法并结合稀疏表示分类的泄漏孔径识别新方法。该方法采用总体局域均值分解方法对泄漏信号进行自适应分解,得到不同孔径泄漏信号的特征信息,并根据KL散度选择包含主要泄漏信息的PF分量,在此基础上提取多种时频特征参数,获取全面准确表征泄漏信号的特征向量;针对小样本复杂信号的分类,提出稀疏表示分类器实现泄漏孔径准确分类。该分类器采用过完备字典求得测试信号的最稀疏解,并以此解作为测试信号的稀疏重构系数,以获取测试信号在不同类别中的重构信号,最终通过判断测试信号与重构信号的残差值大小完成泄漏孔径分类。实验结果表明,所提出的算法比传统的SVM及BP分类算法识别准确率高。
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关键词
泄漏孔径识别
总体
局域
均值
分解
(
elmd
)
KL散度
稀疏表示分类器
过完备字典
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职称材料
题名
基于改进ELMD和多尺度熵的管道泄漏信号识别
被引量：
10
1
作者
郝永梅
杜璋昊
杨文斌
邢志祥
蒋军成
岳云飞
机构
常州大学环境与安全工程学院
江苏省特种设备安全监督检验研究院常州分院
出处
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期105-111,共7页
基金
江苏省重点研发计划专项项目(BE2018642)
江苏省研究生科研创新项目(KYCX18_2622)
常州市科技支撑计划(社会发展)项目(CE20185024)
文摘
为预防城市管道泄漏事故,准确提取管道泄漏信号的特征,首先提出一种改进的总体局域均值分解(ELMD)与多尺度熵的管道泄漏信号识别方法,通过峰值波形匹配延拓法处理端点处的信号,减弱端点处信号分量的畸变、失真;然后对管道原始泄漏信号进行ELMD分解,得到一系列乘积函数(PF),计算各PF分量的多尺度熵值,根据熵值的大小筛选出含有主要泄漏信息的PF分量,消除背景噪声的影响;最后构建反向传播(BP)神经网络,并识别泄漏信号。结果表明:该方法减少了分解后的误差,能够实现管道泄漏的检测,与未改进的ELMD方法相比,泄漏信号的识别率更高。
关键词
城市管道
总体
局域
均值
分解
(
elmd
)
多尺度熵
反向传播(BP)神经网络
信号识别
Keywords
urban pipeline
ensemble local mean decomposition(
elmd
)
multi-scale entropy
back propagation(BP)neural network
signal recognition
分类号
X944.4 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
基于总体局域均值分解及稀疏表示分类的天然气管道泄漏孔径识别
被引量：
5
2
作者
孙洁娣
彭志涛
温江涛
王飞
机构
燕山大学信息科学与工程学院
燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室
中国石油天然气管道通信电力工程有限公司
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第10期1202-1209,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(51204145)
河北省自然科学基金资助项目(E2013203300
E2016203223)
文摘
针对天然气管道泄漏受孔径、传感器距离、管道内压力等多种因素影响,特征提取及识别算法较为复杂的问题,提出了基于总体局域均值分解-相对熵的特征提取算法并结合稀疏表示分类的泄漏孔径识别新方法。该方法采用总体局域均值分解方法对泄漏信号进行自适应分解,得到不同孔径泄漏信号的特征信息,并根据KL散度选择包含主要泄漏信息的PF分量,在此基础上提取多种时频特征参数,获取全面准确表征泄漏信号的特征向量;针对小样本复杂信号的分类,提出稀疏表示分类器实现泄漏孔径准确分类。该分类器采用过完备字典求得测试信号的最稀疏解,并以此解作为测试信号的稀疏重构系数,以获取测试信号在不同类别中的重构信号,最终通过判断测试信号与重构信号的残差值大小完成泄漏孔径分类。实验结果表明,所提出的算法比传统的SVM及BP分类算法识别准确率高。
关键词
泄漏孔径识别
总体
局域
均值
分解
(
elmd
)
KL散度
稀疏表示分类器
过完备字典
Keywords
leakage aperture identification
ensemble local mean decomposition （
elmd
）
KL di-vergence
sparse representation classifier （SRC）
overcomplete dictionary
分类号
TH865 [机械工程—仪器科学与技术]
TH213.3 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进ELMD和多尺度熵的管道泄漏信号识别
郝永梅
杜璋昊
杨文斌
邢志祥
蒋军成
岳云飞
《中国安全科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2019
10
下载PDF
职称材料
2
基于总体局域均值分解及稀疏表示分类的天然气管道泄漏孔径识别
孙洁娣
彭志涛
温江涛
王飞
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
5
下载PDF
职称材料
已选择
0
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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