基于多维特征的振源识别算法研究

发布时间：2017-09-12 22:21

  本文关键词：基于多维特征的振源识别算法研究

  更多相关文章： 光纤预警 特征提取 振源识别 支持向量机

【摘要】：振动信号识别是光纤管道安全预警系统中的重要组成部分,为了解决光纤管道安全预警系统中的振动信号分类识别问题,需要对振源信号特征进行提取,振源信号识别率与振源信号特征提取的鲁棒性和准确性高度相关,所以振源信号特征提取在振源信号分类中起着重要作用。首先,研究了对检测到的振源信号进行数据预处理的方法,介绍了对振动信号进行分帧处理的方法,同时研究了小波变换原理及采用小波降噪的方法。其次,对不同振源信号的事件行为特点进行分析,研究了可危害管道振动事件的主要特征,包括时域分析、频域分析及时频分析,研究了镐刨、过车、电钻、电镐四种振动信号的属性特征,主要是从占空比、基音频率、能量特征向量和频率中心等方面提取振动信号的特征参数,建立多维特征向量及振动信号特征库。最后,本文研究了支持向量机在光纤振源识别中的应用策略,主要研究了其基本模型,深入理解了特征空间上的间隔最大的线性分类器的意义,对二次规划问题的求解做了深刻研究,同时对核函数的构造和参数的选择进行了理论研究,然后对SMO(序列最小优化)算法进行分析,利用SMO算法训练SVM分类器,建立了多个二分模型,使用提取的振源信号的多维特征向量对信号分类并识别。结果表明,本方法对光纤振动信号识别率较高,为光纤管道预警系统的识别问题提供了解决方案。
【关键词】：光纤预警 特征提取 振源识别 支持向量机
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TN911.7
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 绪论8-12
• 1.1 论文的研究背景和意义8
• 1.2 国内外研究现状8-10
• 1.3 论文的主要工作10-12
• 第二章 光纤管道安全预警系统12-17
• 2.1 系统介绍12
• 2.2 系统组成及工作原理12-13
• 2.3 系统工作的光学原理13-15
• 2.4 光纤管道安全预警系统工作流程15-16
• 2.5 本章小结16-17
• 第三章 光纤振动数据预处理17-26
• 3.1 振动信号分帧处理17-19
• 3.2 数据降噪19-25
• 3.2.1 小波分析19-20
• 3.2.2 多分辨分析和Mallat算法20-22
• 3.2.3 振源信号降噪22-25
• 3.3 本章小结25-26
• 第四章 特征提取26-42
• 4.1 振源类型分析26
• 4.2 振源信号时域分析26-34
• 4.2.1 占空比28-30
• 4.2.2 基频周期30-34
• 4.3 振源信号频域分析34-38
• 4.3.1 频率中心35-38
• 4.4 振源信号时频分析38-39
• 4.4.1 能量特征向量38-39
• 4.5 多维特征向量组成39-40
• 4.6 特征样本库的建立40-41
• 4.7 本章小结41-42
• 第五章 分类器42-55
• 5.1 SVM分类器42-52
• 5.1.1 SVM数学模型42-47
• 5.1.2 核函数及其选择47-48
• 5.1.3 SMO算法48-51
• 5.1.4 SVM整体流程51-52
• 5.2 分类器设计52-54
• 5.2.1 基础分类器设计52
• 5.2.2 多维特征分类器设计52-54
• 5.3 结果分析54
• 5.4 本章小结54-55
• 第六章 结论与展望55-57
• 6.1 结论55
• 6.2 展望55-57
• 参考文献57-60
• 在学期间的研究成果60-61
• 致谢61

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本文编号：839862