本文關(guān)鍵詞：基于作業(yè)聲音信號(hào)統(tǒng)計(jì)分析的工程機(jī)械識(shí)別研究

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【摘要】：地下電纜作為一種經(jīng)濟(jì)、安全的鋪設(shè)方式在我國(guó)已得到廣泛應(yīng)用。但地下電纜在運(yùn)行中經(jīng)常被損壞,使電纜供電的安全性受到嚴(yán)重威脅。國(guó)家電網(wǎng)對(duì)近三年電纜故障原因統(tǒng)計(jì)表明,外力破壞是造成地下電纜損壞的主要原因,故障率占了一半以上。這些外力主要來(lái)自:手持電動(dòng)鎬,切割機(jī),液壓沖擊錘,挖掘機(jī)等道路開(kāi)挖工程機(jī)械。因此,我們可以通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)識(shí)別各類工程機(jī)械,從而達(dá)到保護(hù)地下電纜的目的。聲音識(shí)別系統(tǒng)計(jì)算效率高,復(fù)雜度小,采集設(shè)備簡(jiǎn)單,而且它還可以和視頻監(jiān)控系統(tǒng)協(xié)作,具有廣泛的應(yīng)用前景。本課題,將聲音識(shí)別技術(shù)應(yīng)用于地下電纜防外力破壞監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)識(shí)別各類工程機(jī)械�，F(xiàn)實(shí)要求識(shí)別系統(tǒng)能正確識(shí)別不同距離下的各類工程機(jī)械信號(hào),但采集得到的工程機(jī)械聲音信號(hào)中往往含有復(fù)雜的噪聲信號(hào),不同距離下采集的信號(hào)具有不同的信噪比,這使目標(biāo)信號(hào)的識(shí)別率很低。本文通過(guò)分析不同距離下各類工程機(jī)械作業(yè)聲音信號(hào)的時(shí)域和頻譜特性,將統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到工程機(jī)械聲音識(shí)別系統(tǒng)中。本文的主要工作和貢獻(xiàn)如下:(1)本文提出了短時(shí)能量變化比(Short-term Frames Energy Ratio,SFER)、短時(shí)頻譜幅值比(Short-term Spectrum Amplitude Ratio,SSAR)、短時(shí)頻譜幅值比占比(Short-term Spectrum Amplitude Ratio Rate,SSARR)、沖擊脈沖寬度(Width of Pulse,WoP)、沖擊脈沖間隔(Interval of Pulse,IoP)等統(tǒng)計(jì)特征。這些特征受距離變化影響較小,性能穩(wěn)定。(2)將統(tǒng)計(jì)特征應(yīng)用于各個(gè)分類器的設(shè)計(jì)中,最終組成一套完整的識(shí)別算法。該識(shí)別算法針對(duì)不同工程機(jī)械的特點(diǎn)設(shè)計(jì)相應(yīng)的分類器,給出了每一個(gè)分類器具體設(shè)計(jì)步驟,并通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)證明了該算法的有效性。針對(duì)各類目標(biāo)信號(hào),該識(shí)別算法的平均識(shí)別率達(dá)到85%以上。(3)在性能研究測(cè)試方面,分析了特征參數(shù)的取值對(duì)各個(gè)分類器的影響,并最終通過(guò)實(shí)驗(yàn)選取了各個(gè)分類器特征參數(shù)的閾值;(4)通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)(LPCC)、梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)等智能識(shí)別算法與本文提出的識(shí)別算法的識(shí)別結(jié)果。結(jié)果表明本文提出的識(shí)別算法,泛化能力好,提取的統(tǒng)計(jì)特征穩(wěn)定,識(shí)別率完全能到達(dá)應(yīng)用需求。
【關(guān)鍵詞】：地下電纜 道路開(kāi)挖工程機(jī)械 聲識(shí)別 統(tǒng)計(jì)特征 分類器
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TN912.34;TM75
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 引言10-15
• 1.1 研究目的和意義10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 論文的主要研究?jī)?nèi)容13-14
• 1.4 論文章節(jié)安排14-15
• 第二章 聲音識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究15-31
• 2.1 聲音識(shí)別概述15-17
• 2.2 道路開(kāi)挖工程機(jī)械及其發(fā)聲原理17-19
• 2.3 聲信號(hào)的處理方法19-22
• 2.3.1 聲音的采集19-20
• 2.3.2 分幀、加窗20-21
• 2.3.3 離散傅里葉變換(DFT)與快速傅里葉變換(FFT)21-22
• 2.4 典型的特征提取算法22-26
• 2.4.1 短時(shí)平均能量及短時(shí)平均過(guò)零率22
• 2.4.2 線性預(yù)測(cè)倒譜系數(shù)(LPCC)22-24
• 2.4.3 梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)24-26
• 2.5 模式識(shí)別方法及統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別介紹26-30
• 2.5.1 模式識(shí)別方法26-27
• 2.5.2 統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別27-30
• 2.6 本章小結(jié)30-31
• 第三章 工程機(jī)械聲信號(hào)分析及統(tǒng)計(jì)特征31-42
• 3.1 工程機(jī)械聲信號(hào)時(shí)頻域分析31-34
• 3.2 統(tǒng)計(jì)特征的提出34-41
• 3.2.1 短時(shí)能量變化比(SFER)及其概率密度分布34-36
• 3.2.2 短時(shí)頻譜幅值比(SSAR)及其占比(SSARR)36-38
• 3.2.3 沖擊脈沖寬度(WoP)、沖擊脈沖間隔(IoP)38-41
• 3.3 本章小結(jié)41-42
• 第四章 分類器的設(shè)計(jì)及實(shí)驗(yàn)分析42-63
• 4.1 基于聲信號(hào)統(tǒng)計(jì)特征的分類器設(shè)計(jì)42-50
• 4.2 實(shí)驗(yàn)分析50-61
• 4.2.1 基于SFER分類器分析實(shí)驗(yàn)50-54
• 4.2.2 基于SSAR分類器分析實(shí)驗(yàn)54-56
• 4.2.3 基于WoP與IoP分類器分析實(shí)驗(yàn)56-57
• 4.2.4 本文提出的算法實(shí)驗(yàn)57-59
• 4.2.5 MFCC+SVM算法對(duì)比實(shí)驗(yàn)59-60
• 4.2.6 LPCC+SVM算法對(duì)比實(shí)驗(yàn)60-61
• 4.3 本章小結(jié)61-63
• 第五章 總結(jié)與展望63-65
• 致謝65-66
• 參考文獻(xiàn)66-71
• 附錄 作者在讀期間參加的科研項(xiàng)目及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文專利71

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