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复杂工况下基于时频图像和CNN-SVM的管道堵塞识别研究
被引量:
6
1
作者
赵燕锋
冯早
+1 位作者
朱雪峰
伍林峰
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2021年第2期161-170,共10页
针对复杂工况下管道系统堵塞状态识别模型精度出现偏差的问题,提出一种基于时频图像和卷积神经网络(CNN)对管道内的堵塞物和三通件个体识别方法。首先,利用声波检测管道得到不同工况的低频声压信号,滤波处理后进行平滑伪Wigner-Ville时...
针对复杂工况下管道系统堵塞状态识别模型精度出现偏差的问题,提出一种基于时频图像和卷积神经网络(CNN)对管道内的堵塞物和三通件个体识别方法。首先,利用声波检测管道得到不同工况的低频声压信号,滤波处理后进行平滑伪Wigner-Ville时频分析得到声信号时频分布图;然后,采用大津阈值分割法对单一和复杂工况时频分布图像进行自适应分割,得到堵塞物和三通件时频图像;最后,将单一工况下轻度堵塞、重度堵塞、三通件和管道尾端4种物体的时频图像输入至卷积神经网络-支持向量机(CNN-SVM)模型进行训练,将训练好参数的模型应用于复杂工况下不同程度堵塞物和三通件的自动识别。实验结果表明,所提出的方法对4类目标在复杂工况下的识别率均达到96%以上,识别精度高于传统人工特征提取的模型。验证了堵塞物在不同工况下对声波的影响具有共性,与三通件具有差异性;对复杂工况下管道中不同程度堵塞物和三通件个体进行分析,可以有效克服工况分布差异对模型识别精度造成的偏差。
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关键词
复杂工况
声信号时频图像
自适应特征提取
管道堵塞故障诊断
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职称材料
题名
复杂工况下基于时频图像和CNN-SVM的管道堵塞识别研究
被引量:
6
1
作者
赵燕锋
冯早
朱雪峰
伍林峰
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
云南省人工智能重点实验室
出处
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2021年第2期161-170,共10页
基金
国家自然科学基金(61563024,51765022)项目资助。
文摘
针对复杂工况下管道系统堵塞状态识别模型精度出现偏差的问题,提出一种基于时频图像和卷积神经网络(CNN)对管道内的堵塞物和三通件个体识别方法。首先,利用声波检测管道得到不同工况的低频声压信号,滤波处理后进行平滑伪Wigner-Ville时频分析得到声信号时频分布图;然后,采用大津阈值分割法对单一和复杂工况时频分布图像进行自适应分割,得到堵塞物和三通件时频图像;最后,将单一工况下轻度堵塞、重度堵塞、三通件和管道尾端4种物体的时频图像输入至卷积神经网络-支持向量机(CNN-SVM)模型进行训练,将训练好参数的模型应用于复杂工况下不同程度堵塞物和三通件的自动识别。实验结果表明,所提出的方法对4类目标在复杂工况下的识别率均达到96%以上,识别精度高于传统人工特征提取的模型。验证了堵塞物在不同工况下对声波的影响具有共性,与三通件具有差异性;对复杂工况下管道中不同程度堵塞物和三通件个体进行分析,可以有效克服工况分布差异对模型识别精度造成的偏差。
关键词
复杂工况
声信号时频图像
自适应特征提取
管道堵塞故障诊断
Keywords
complicated conditions
acoustic signal time-frequency image
adaptive feature extraction
fault diagnosis of pipeline
分类号
TP274.2 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂工况下基于时频图像和CNN-SVM的管道堵塞识别研究
赵燕锋
冯早
朱雪峰
伍林峰
《电子测量与仪器学报》
CSCD
北大核心
2021
6
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