【摘 要】
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针对埋地管道不同程度堵塞检测困难,且堵塞特征难以有效提取的问题,提出离散小波变换、信息增益、声压级变换、梅尔频率倒谱系数、极限学习机相结合的堵塞检测方法。首先,采
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明理工大学云南省人工智能重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61563024,51765022)。
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针对埋地管道不同程度堵塞检测困难,且堵塞特征难以有效提取的问题,提出离散小波变换、信息增益、声压级变换、梅尔频率倒谱系数、极限学习机相结合的堵塞检测方法。首先,采用低频声学信号作为激励信号,采集待检测管道接收端的声压信息,获取相应的响应信号,对响应信号进行6层离散小波变换,得到8个不同频率范围的分解分量;其次,引入信息增益定量表征8个分量,筛选出包含管道运行状态信息最多的分量,最大限度的保留有效特征信息,对筛选后的分量信号进行声压级变换,提取梅尔频率倒谱系数构成特征向量;最后,利用极限学习机结构简单、学习
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