【摘要】：聲發(fā)射信號普遍存在于鍋爐泄漏事故中,若能在事故發(fā)生時及時對泄漏聲發(fā)射信號分類,采取相應補救措施,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)射信號識別方法,首先采集敲擊、砂紙和斷鉛3種模擬泄漏聲發(fā)射信號,對信號進行分幀處理,然后提取每幀信號AR特征值,最后利用HMM對特征參數(shù)進行訓練和測試.試驗結(jié)果表明,該方法識別正確率高達91.1%,證明將AR和HMM相結(jié)合可以有效識別敲擊、砂紙和斷鉛3種模擬聲發(fā)射信號,為鍋爐泄漏故障的可視化診斷奠定了一定的基礎.
[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】： 昆明理工大學信息工程與自動化學院;昆明理工大學電力工程學院;
【基金】：云南省應用基礎研究重點項目(2014FA029) 昆明理工大學學科復雜工業(yè)控制方向團隊建設計劃
【分類號】：TK228

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本文編號：2321494