基于EMD-AWPP和HOSA-SVM算法的分布式光纖振動(dòng)入侵信號(hào)的特征提取與識(shí)別
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更多相關(guān)文章: 分布式光纖傳感 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 自適應(yīng)小波包 高階譜分析
【摘要】:針對(duì)傳統(tǒng)的信號(hào)處理方法無(wú)法有效區(qū)分不同振動(dòng)入侵信號(hào),提出一種基于EMD-AWPP和HOSASVM算法的振動(dòng)信息特征提取與識(shí)別方法,用于解決分布式光纖振動(dòng)入侵檢測(cè)系統(tǒng)的高精度信號(hào)識(shí)別問(wèn)題。處理不同振動(dòng)類(lèi)型時(shí),該方法首先利用基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的自適應(yīng)小波包處理算法,不僅對(duì)信號(hào)的低頻部分進(jìn)行了分解,而且對(duì)高頻部分即信號(hào)的細(xì)節(jié)部分也進(jìn)行了更好的時(shí)頻局部化處理,改善了信號(hào)特征提取精度,減少傳感信號(hào)異常值的影響;其次采用高階譜分析中的雙譜和雙相干譜,精確提取包含不同振動(dòng)入侵信號(hào)類(lèi)型的特征矢量;最后在BPNN參比模型的基礎(chǔ)上,用粒子群算法優(yōu)化SVM的識(shí)別參數(shù),使識(shí)別模型具有更強(qiáng)的自適應(yīng)和自學(xué)習(xí)能力,克服了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)易陷入局部最優(yōu)的不足之處,實(shí)現(xiàn)不同振動(dòng)入侵信號(hào)的特征矢量識(shí)別。分析結(jié)果表明,針對(duì)不同類(lèi)型的入侵源識(shí)別,該方法可以有效剔除隨機(jī)噪聲的影響,提取傳感信息的特征矢量,降低異常值的影響,算法的預(yù)測(cè)類(lèi)別與輸出類(lèi)別幾乎一致,振動(dòng)識(shí)別的精確率達(dá)到95%以上,識(shí)別效果明顯強(qiáng)于BPNN網(wǎng)絡(luò)的檢測(cè)算法,提高了信息分析的準(zhǔn)確性。
【作者單位】: 燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;河北省特種光纖與光纖傳感重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【關(guān)鍵詞】: 分布式光纖傳感 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 自適應(yīng)小波包 高階譜分析
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61205068) 中國(guó)博士后科學(xué)基金項(xiàng)目(2013M541200) 河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(F2014203125) 燕山大學(xué)“新銳工程”人才支持計(jì)劃項(xiàng)目資助
【分類(lèi)號(hào)】:TN911.7;TN253
【正文快照】: 引言近年來(lái),分布式光纖振動(dòng)入侵檢測(cè)以其測(cè)量精度高、傳感距離長(zhǎng)、空間分辨率高等特點(diǎn),在周界安防、管道運(yùn)輸和橋梁建筑等領(lǐng)域的識(shí)別檢測(cè)、安全報(bào)警方面,能夠精確識(shí)別出不同的振動(dòng)入侵,且隱蔽性較強(qiáng),克服了傳統(tǒng)電子安全監(jiān)測(cè)只有單一報(bào)警、缺乏危害識(shí)別的缺點(diǎn)[1-2]。而分布式光
【相似文獻(xiàn)】
中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條
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9 ;我校喬學(xué)光教授主持完成的“高溫高壓分布式光纖光柵傳感技術(shù)”成果榮獲國(guó)家技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)[J];西安石油大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年02期
10 ;我校喬學(xué)光教授主持完成的“高溫高壓分布式光纖光柵傳感技術(shù)”成果榮獲國(guó)家技術(shù)發(fā)明獎(jiǎng)二等獎(jiǎng)[J];西安石油大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2008年03期
中國(guó)重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條
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2 劉媛;孫志慧;王昌;劉統(tǒng)玉;;基于拉曼散射的分布式光纖傳感系統(tǒng)研究及應(yīng)用[A];中國(guó)光學(xué)學(xué)會(huì)2010年光學(xué)大會(huì)論文集[C];2010年
本文編號(hào):696734
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