本文關鍵詞：基于多維特征的振源識別算法研究

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【摘要】：振動信號識別是光纖管道安全預警系統(tǒng)中的重要組成部分,為了解決光纖管道安全預警系統(tǒng)中的振動信號分類識別問題,需要對振源信號特征進行提取,振源信號識別率與振源信號特征提取的魯棒性和準確性高度相關,所以振源信號特征提取在振源信號分類中起著重要作用。首先,研究了對檢測到的振源信號進行數(shù)據(jù)預處理的方法,介紹了對振動信號進行分幀處理的方法,同時研究了小波變換原理及采用小波降噪的方法。其次,對不同振源信號的事件行為特點進行分析,研究了可危害管道振動事件的主要特征,包括時域分析、頻域分析及時頻分析,研究了鎬刨、過車、電鉆、電鎬四種振動信號的屬性特征,主要是從占空比、基音頻率、能量特征向量和頻率中心等方面提取振動信號的特征參數(shù),建立多維特征向量及振動信號特征庫。最后,本文研究了支持向量機在光纖振源識別中的應用策略,主要研究了其基本模型,深入理解了特征空間上的間隔最大的線性分類器的意義,對二次規(guī)劃問題的求解做了深刻研究,同時對核函數(shù)的構造和參數(shù)的選擇進行了理論研究,然后對SMO(序列最小優(yōu)化)算法進行分析,利用SMO算法訓練SVM分類器,建立了多個二分模型,使用提取的振源信號的多維特征向量對信號分類并識別。結果表明,本方法對光纖振動信號識別率較高,為光纖管道預警系統(tǒng)的識別問題提供了解決方案。
【關鍵詞】：光纖預警 特征提取 振源識別 支持向量機
【學位授予單位】：北方工業(yè)大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TN911.7
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-12
• 1.1 論文的研究背景和意義8
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀8-10
• 1.3 論文的主要工作10-12
• 第二章 光纖管道安全預警系統(tǒng)12-17
• 2.1 系統(tǒng)介紹12
• 2.2 系統(tǒng)組成及工作原理12-13
• 2.3 系統(tǒng)工作的光學原理13-15
• 2.4 光纖管道安全預警系統(tǒng)工作流程15-16
• 2.5 本章小結16-17
• 第三章 光纖振動數(shù)據(jù)預處理17-26
• 3.1 振動信號分幀處理17-19
• 3.2 數(shù)據(jù)降噪19-25
• 3.2.1 小波分析19-20
• 3.2.2 多分辨分析和Mallat算法20-22
• 3.2.3 振源信號降噪22-25
• 3.3 本章小結25-26
• 第四章 特征提取26-42
• 4.1 振源類型分析26
• 4.2 振源信號時域分析26-34
• 4.2.1 占空比28-30
• 4.2.2 基頻周期30-34
• 4.3 振源信號頻域分析34-38
• 4.3.1 頻率中心35-38
• 4.4 振源信號時頻分析38-39
• 4.4.1 能量特征向量38-39
• 4.5 多維特征向量組成39-40
• 4.6 特征樣本庫的建立40-41
• 4.7 本章小結41-42
• 第五章 分類器42-55
• 5.1 SVM分類器42-52
• 5.1.1 SVM數(shù)學模型42-47
• 5.1.2 核函數(shù)及其選擇47-48
• 5.1.3 SMO算法48-51
• 5.1.4 SVM整體流程51-52
• 5.2 分類器設計52-54
• 5.2.1 基礎分類器設計52
• 5.2.2 多維特征分類器設計52-54
• 5.3 結果分析54
• 5.4 本章小結54-55
• 第六章 結論與展望55-57
• 6.1 結論55
• 6.2 展望55-57
• 參考文獻57-60
• 在學期間的研究成果60-61
• 致謝61

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本文編號：839862