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改进的气体泄漏识别算法研究 被引量：2
1
作者 郑伟哲 韦娟 郑浩南 《现代电子技术》 2023年第5期35-39,共5页
为了获得理想压缩气体泄漏信号的识别准确率,进而实现高效检测的目的,提出一种基于经验模态分解、梅尔频率倒谱系数和主成分分析的泄漏超声信号特征提取方法。首先,使用经验模态分解提取泄漏信号的超声频段,通过对固有模态函数的熵值设... 为了获得理想压缩气体泄漏信号的识别准确率,进而实现高效检测的目的,提出一种基于经验模态分解、梅尔频率倒谱系数和主成分分析的泄漏超声信号特征提取方法。首先,使用经验模态分解提取泄漏信号的超声频段,通过对固有模态函数的熵值设定阈值,优化频谱混叠;其次,通过构造梅尔变换函数,设计分别针对目标频段中不同分布的梅尔滤波器组;然后,使用主成分分析代替离散余弦变换,提取改进的梅尔频率倒谱系数;最后,在实验室模拟泄漏环境,采集不同泄漏条件的泄漏信号,使用支持向量机实现识别分类,完成泄漏检测。结果表明,使用熵阈值优化的经验模态分解能够提高泄漏信号的识别准确率,改进的梅尔频率倒谱系数是一种更有效的泄漏信号特征,相比改进前识别准确率提高了7.76%。 展开更多
关键词 气体泄漏识别 信号特征提取 阈值设定 频谱混叠优化 主成分分析 梅尔滤波器 泄漏检测
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压力容器气体泄漏中WOA⁃VMD与SVM联合检测方法
2
作者 李鹏 常思婕 杨佳康 《现代电子技术》 2022年第13期104-110,共7页
从声信号特征分析的角度,提出一种引入鲸鱼算法的变分模态分解(WOA⁃VMD)和支持向量机的气体泄漏故障诊断新方法。首先,引入鲸鱼算法应用于变分模态分解,对参数α和K进行全局寻优,得到最优(α,K)组合,并将优化后的变分模态分解方法应用... 从声信号特征分析的角度,提出一种引入鲸鱼算法的变分模态分解(WOA⁃VMD)和支持向量机的气体泄漏故障诊断新方法。首先,引入鲸鱼算法应用于变分模态分解,对参数α和K进行全局寻优,得到最优(α,K)组合,并将优化后的变分模态分解方法应用于时频分析;然后,提取23个可以用来表征气体泄漏信号的时域、频域及时频域特征,构成了特征参数矩阵输入支持向量机;最后,选择识别率最高的特征组合作为支持向量机的输入矩阵,并对气体泄漏情况进行识别。经实验分析:提出的引入鲸鱼算法优化后的VMD方法能够有效地自适应获取最优参数组,且该方法在抗模态混叠和抗噪声干扰方面具有明显优点;利用优化后的VMD方法及其他时、频域分析方法对压力容器气体泄漏声波信号进行特征提取,选取最优的特征组合输入支持向量机,得到泄漏与否判别准确率高达99.18%,有助于对后续泄漏源定位及实时监测系统开发的进一步研究。 展开更多
关键词 气体泄漏检测 压力容器泄漏 变分模态分解 鲸鱼优化算法 时频分析 气体泄漏识别 参数寻优 特征提取
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