基于小波包分解与RVM的声发射信号识别

• 作者: 周长茂 孙铁 张素香 许宇峰
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 声发射信号识别 小波包分解 相关向量机
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 数据采集与处理
• 页码范围: 17-21
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 2447字
• 语种: 中文

摘要

声发射信号识别目前已经成为检测大型储罐底板缺陷状况的普遍方法之一.针对现有声发射检测技术对原始信号的处理与分析方法的不足,对储罐底板腐蚀程度分类识别方法的不明确,基于小波包分解,对声发射传感器接收到的原始信号进行特征提取,得出了信号的特征向量,通过训练相关向量机,结合相关向量机模型对待测设备进行腐蚀类型归类识别,得出分析结论.应用该方法对大连某企业的储油罐进行实测数据检验,分析结论与储油罐实际状况相同,验证了该方法具有科学性与可行性,能够诊断大型储罐底板腐蚀状况的准确性和可靠性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙铁	辽宁石油化工大学机械工程学院	116	444	11.0	15.0
2	张素香	辽宁石油化工大学机械工程学院	47	130	7.0	8.0
3	周长茂	辽宁石油化工大学机械工程学院	32	106	6.0	9.0
4	许宇峰	辽宁石油化工大学机械工程学院	1	1	1.0	1.0