本文關鍵詞：基于作業(yè)聲音信號統(tǒng)計分析的工程機械識別研究

  更多相關文章： 地下電纜 道路開挖工程機械 聲識別 統(tǒng)計特征 分類器

【摘要】：地下電纜作為一種經(jīng)濟、安全的鋪設方式在我國已得到廣泛應用。但地下電纜在運行中經(jīng)常被損壞,使電纜供電的安全性受到嚴重威脅。國家電網(wǎng)對近三年電纜故障原因統(tǒng)計表明,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。這些外力主要來自:手持電動鎬,切割機,液壓沖擊錘,挖掘機等道路開挖工程機械。因此,我們可以通過實時監(jiān)測識別各類工程機械,從而達到保護地下電纜的目的。聲音識別系統(tǒng)計算效率高,復雜度小,采集設備簡單,而且它還可以和視頻監(jiān)控系統(tǒng)協(xié)作,具有廣泛的應用前景。本課題,將聲音識別技術應用于地下電纜防外力破壞監(jiān)測系統(tǒng)中,實時監(jiān)測識別各類工程機械�，F(xiàn)實要求識別系統(tǒng)能正確識別不同距離下的各類工程機械信號,但采集得到的工程機械聲音信號中往往含有復雜的噪聲信號,不同距離下采集的信號具有不同的信噪比,這使目標信號的識別率很低。本文通過分析不同距離下各類工程機械作業(yè)聲音信號的時域和頻譜特性,將統(tǒng)計模式識別技術應用到工程機械聲音識別系統(tǒng)中。本文的主要工作和貢獻如下:(1)本文提出了短時能量變化比(Short-term Frames Energy Ratio,SFER)、短時頻譜幅值比(Short-term Spectrum Amplitude Ratio,SSAR)、短時頻譜幅值比占比(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)計特征應用于各個分類器的設計中,最終組成一套完整的識別算法。該識別算法針對不同工程機械的特點設計相應的分類器,給出了每一個分類器具體設計步驟,并通過仿真實驗證明了該算法的有效性。針對各類目標信號,該識別算法的平均識別率達到85%以上。(3)在性能研究測試方面,分析了特征參數(shù)的取值對各個分類器的影響,并最終通過實驗選取了各個分類器特征參數(shù)的閾值;(4)通過實驗對比分析線性預測倒譜系數(shù)(LPCC)、梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)等智能識別算法與本文提出的識別算法的識別結果。結果表明本文提出的識別算法,泛化能力好,提取的統(tǒng)計特征穩(wěn)定,識別率完全能到達應用需求。
【關鍵詞】：地下電纜 道路開挖工程機械 聲識別 統(tǒng)計特征 分類器
【學位授予單位】：杭州電子科技大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：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 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 論文的主要研究內(nèi)容13-14
• 1.4 論文章節(jié)安排14-15
• 第二章 聲音識別關鍵技術研究15-31
• 2.1 聲音識別概述15-17
• 2.2 道路開挖工程機械及其發(fā)聲原理17-19
• 2.3 聲信號的處理方法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 短時平均能量及短時平均過零率22
• 2.4.2 線性預測倒譜系數(shù)(LPCC)22-24
• 2.4.3 梅爾頻率倒譜系數(shù)(MFCC)24-26
• 2.5 模式識別方法及統(tǒng)計模式識別介紹26-30
• 2.5.1 模式識別方法26-27
• 2.5.2 統(tǒng)計模式識別27-30
• 2.6 本章小結30-31
• 第三章 工程機械聲信號分析及統(tǒng)計特征31-42
• 3.1 工程機械聲信號時頻域分析31-34
• 3.2 統(tǒng)計特征的提出34-41
• 3.2.1 短時能量變化比(SFER)及其概率密度分布34-36
• 3.2.2 短時頻譜幅值比(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41-42
• 第四章 分類器的設計及實驗分析42-63
• 4.1 基于聲信號統(tǒng)計特征的分類器設計42-50
• 4.2 實驗分析50-61
• 4.2.1 基于SFER分類器分析實驗50-54
• 4.2.2 基于SSAR分類器分析實驗54-56
• 4.2.3 基于WoP與IoP分類器分析實驗56-57
• 4.2.4 本文提出的算法實驗57-59
• 4.2.5 MFCC+SVM算法對比實驗59-60
• 4.2.6 LPCC+SVM算法對比實驗60-61
• 4.3 本章小結61-63
• 第五章 總結與展望63-65
• 致謝65-66
• 參考文獻66-71
• 附錄 作者在讀期間參加的科研項目及發(fā)表的學術論文專利71

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本文編號：859957