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基于声信号特征分析的燃气管道探测识别方法
被引量:
3
1
作者
刘恩斌
温櫂荣
+2 位作者
郭冰燕
喻斌
陈其琨
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期61-68,共8页
为了探测和辨识地下燃气管道,避免燃气管道改扩建的过程发生第三方破坏引发安全事故,提出1种基于声信号特征分析的燃气管道探测识别方法,该方法考虑燃气管道声信号声压级低以及易衰减的特点,采用Hilebert-Huang变换算法分析燃气管道流...
为了探测和辨识地下燃气管道,避免燃气管道改扩建的过程发生第三方破坏引发安全事故,提出1种基于声信号特征分析的燃气管道探测识别方法,该方法考虑燃气管道声信号声压级低以及易衰减的特点,采用Hilebert-Huang变换算法分析燃气管道流噪声信号特征,建立燃气管道流噪声信号的特征数据库,并通过BP神经网络进行模式识别,判别管道的种类以及在役状态。通过对实测数据和数值模拟数据的分析表明:该方法的有效识别率达到了97.5%,验证了该方法的有效性。
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关键词
燃气管道
声信号
希尔伯特黄变换
特征提取
BP神经网络
模式识别
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职称材料
题名
基于声信号特征分析的燃气管道探测识别方法
被引量:
3
1
作者
刘恩斌
温櫂荣
郭冰燕
喻斌
陈其琨
机构
西南石油大学石油与天然气工程学院
中国石油化工股份有限公司天然气分公司
中石油华北油田分公司
中国石油管道局工程有限公司
School of Engineering
出处
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期61-68,共8页
基金
中石油重大科技项目(2021DJ2804)
四川省应用基础项目(2019YJ0352)。
文摘
为了探测和辨识地下燃气管道,避免燃气管道改扩建的过程发生第三方破坏引发安全事故,提出1种基于声信号特征分析的燃气管道探测识别方法,该方法考虑燃气管道声信号声压级低以及易衰减的特点,采用Hilebert-Huang变换算法分析燃气管道流噪声信号特征,建立燃气管道流噪声信号的特征数据库,并通过BP神经网络进行模式识别,判别管道的种类以及在役状态。通过对实测数据和数值模拟数据的分析表明:该方法的有效识别率达到了97.5%,验证了该方法的有效性。
关键词
燃气管道
声信号
希尔伯特黄变换
特征提取
BP神经网络
模式识别
Keywords
gas pipeline
acoustic signal
Hilbert-Huang transform
feature extraction
BP neural network
pattern recognition
分类号
X937 [环境科学与工程—安全科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于声信号特征分析的燃气管道探测识别方法
刘恩斌
温櫂荣
郭冰燕
喻斌
陈其琨
《中国安全生产科学技术》
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
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