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炼化装置闸阀内漏去噪及声识别技术研究
1
作者
王琼
苟云峰
+5 位作者
李庆润
朱亮
刘名杨
来子琴
杨进
肖安山
《安全、健康和环境》
2023年第8期33-43,共11页
炼化装置阀门使用环境比较恶劣,检测现场存在大量的动设备噪声,易导致内漏识别误判。针对检测现场噪声特性,以闸阀为研究对象,结合内漏声的随机特性,提出一种VMD-Non-linear SVM方法,该方法结合变分模态分解方法和互信息熵,实现噪声分...
炼化装置阀门使用环境比较恶劣,检测现场存在大量的动设备噪声,易导致内漏识别误判。针对检测现场噪声特性,以闸阀为研究对象,结合内漏声的随机特性,提出一种VMD-Non-linear SVM方法,该方法结合变分模态分解方法和互信息熵,实现噪声分解和内漏声信号重构,对该重构信号的时频和统计特征进行提取,并作为支持向量机特征输入,实现阀门声识别。在炼化现场,将VMD-Nonlinear SVM方法与EMD-Nonlinear SVM和Nonlinear SVM的分类结果进行对比,结果表明VMD-Nonlinear SVM方法对阀门内漏识别准确率达到95.5%,能够满足复杂环境下的阀门内漏识别要求。
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关键词
炼化企业
闸阀
内漏
支持向量机
变分模态分解
声发射
声识别
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职称材料
题名
炼化装置闸阀内漏去噪及声识别技术研究
1
作者
王琼
苟云峰
李庆润
朱亮
刘名杨
来子琴
杨进
肖安山
机构
化学品安全全国重点实验室
中石化安全工程研究院有限公司
重庆大学
出处
《安全、健康和环境》
2023年第8期33-43,共11页
基金
中国石化科技部项目(321142),数字孪生的智能乙烯工厂。
文摘
炼化装置阀门使用环境比较恶劣,检测现场存在大量的动设备噪声,易导致内漏识别误判。针对检测现场噪声特性,以闸阀为研究对象,结合内漏声的随机特性,提出一种VMD-Non-linear SVM方法,该方法结合变分模态分解方法和互信息熵,实现噪声分解和内漏声信号重构,对该重构信号的时频和统计特征进行提取,并作为支持向量机特征输入,实现阀门声识别。在炼化现场,将VMD-Nonlinear SVM方法与EMD-Nonlinear SVM和Nonlinear SVM的分类结果进行对比,结果表明VMD-Nonlinear SVM方法对阀门内漏识别准确率达到95.5%,能够满足复杂环境下的阀门内漏识别要求。
关键词
炼化企业
闸阀
内漏
支持向量机
变分模态分解
声发射
声识别
Keywords
refining and chemical enterprises
gate valve
internal leakage
support vector machine
var-iational mode decomposition
acoustic emission
a-coustic recognition
分类号
X937 [环境科学与工程—安全科学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
炼化装置闸阀内漏去噪及声识别技术研究
王琼
苟云峰
李庆润
朱亮
刘名杨
来子琴
杨进
肖安山
《安全、健康和环境》
2023
0
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职称材料
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