【摘要】：聲發(fā)射信號(hào)普遍存在于鍋爐泄漏事故中,若能在事故發(fā)生時(shí)及時(shí)對(duì)泄漏聲發(fā)射信號(hào)分類(lèi),采取相應(yīng)補(bǔ)救措施,則可以有效減少損害.提出一種基于自回歸模型(AR)和隱馬爾科夫模型(HMM)的鍋爐泄漏聲發(fā)射信號(hào)識(shí)別方法,首先采集敲擊、砂紙和斷鉛3種模擬泄漏聲發(fā)射信號(hào),對(duì)信號(hào)進(jìn)行分幀處理,然后提取每幀信號(hào)AR特征值,最后利用HMM對(duì)特征參數(shù)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試.試驗(yàn)結(jié)果表明,該方法識(shí)別正確率高達(dá)91.1%,證明將AR和HMM相結(jié)合可以有效識(shí)別敲擊、砂紙和斷鉛3種模擬聲發(fā)射信號(hào),為鍋爐泄漏故障的可視化診斷奠定了一定的基礎(chǔ).
[Abstract]:Acoustic emission signals generally exist in boiler leakage accidents. If the leakage acoustic emission signals can be classified in time and remedial measures can be taken, the damage can be effectively reduced. A method based on autoregressive model (AR) and Hidden Markov Model (HMM) to identify the acoustic emission signals of boiler leakage is proposed. Firstly, three kinds of simulated acoustic emission signals are collected, such as tapping, sandpaper and lead broken, and the signals are divided into frames. Then the AR eigenvalues of each signal are extracted, and the feature parameters are trained and tested by HMM. The experimental results show that the recognition accuracy of this method is as high as 91.1. It is proved that the combination of AR and HMM can effectively identify three kinds of analog acoustic emission signals, such as knocking, sandpaper and lead broken, which lays a certain foundation for the visual diagnosis of boiler leakage fault.
【作者單位】： 昆明理工大學(xué)信息工程與自動(dòng)化學(xué)院;昆明理工大學(xué)電力工程學(xué)院;
【基金】：云南省應(yīng)用基礎(chǔ)研究重點(diǎn)項(xiàng)目(2014FA029) 昆明理工大學(xué)學(xué)科復(fù)雜工業(yè)控制方向團(tuán)隊(duì)建設(shè)計(jì)劃
【分類(lèi)號(hào)】：TK228

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本文編號(hào)：2321494