基于AR和HMM的锅炉泄漏声发射信号识别方法

发布时间：2018-11-09 20:36

【摘要】：声发射信号普遍存在于锅炉泄漏事故中,若能在事故发生时及时对泄漏声发射信号分类,采取相应补救措施,则可以有效减少损害.提出一种基于自回归模型(AR)和隐马尔科夫模型(HMM)的锅炉泄漏声发射信号识别方法,首先采集敲击、砂纸和断铅3种模拟泄漏声发射信号,对信号进行分帧处理,然后提取每帧信号AR特征值,最后利用HMM对特征参数进行训练和测试.试验结果表明,该方法识别正确率高达91.1%,证明将AR和HMM相结合可以有效识别敲击、砂纸和断铅3种模拟声发射信号,为锅炉泄漏故障的可视化诊断奠定了一定的基础.
[Abstract]:Acoustic emission signals generally exist in boiler leakage accidents. If the leakage acoustic emission signals can be classified in time and remedial measures can be taken, the damage can be effectively reduced. A method based on autoregressive model (AR) and Hidden Markov Model (HMM) to identify the acoustic emission signals of boiler leakage is proposed. Firstly, three kinds of simulated acoustic emission signals are collected, such as tapping, sandpaper and lead broken, and the signals are divided into frames. Then the AR eigenvalues of each signal are extracted, and the feature parameters are trained and tested by HMM. The experimental results show that the recognition accuracy of this method is as high as 91.1. It is proved that the combination of AR and HMM can effectively identify three kinds of analog acoustic emission signals, such as knocking, sandpaper and lead broken, which lays a certain foundation for the visual diagnosis of boiler leakage fault.
【作者单位】： 昆明理工大学信息工程与自动化学院;昆明理工大学电力工程学院;
【基金】：云南省应用基础研究重点项目(2014FA029) 昆明理工大学学科复杂工业控制方向团队建设计划
【分类号】：TK228

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本文编号：2321494