基于CEEMD与BP AdaBoost的排水管道堵塞辨识

• 作者: 冯早 吴建德 闫菁 马军
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 管道堵塞 CEEMD 近似熵 能量占比 强分类器
• 年，卷（期）: 2018,（8）
• 页码范围: 42-46
• 页数: 5页
• 分类号: TN911|TH165.3
• 字数: 2985字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2018.08.011

摘要

针对城市排水管道的堵塞故障程度难以区分的问题,文中提出一种基于完全经验模态分解(CEEMD)与BP_Ad-aBoost算法的排水管道堵塞故障识别方法.该方法使用声导波方法获取管道的声响应信号,对信号使用CEEMD算法进行分解,并对分解所得的本征模态函数(IMF)提取近似熵和能量占比建立特征集合.为了提高特征集合的区分度,使用距离可分性判据进行特征集合的降维,再利用BP_AdaBoost分类模型对降维后的特征集合进行分类识别.实验结果表明,该方法能有效的识别管道不同程度的堵塞.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴建德	昆明理工大学信息工程与自动化学院	53	158	7.0	10.0
5	马军	昆明理工大学机电工程学院	13	30	3.0	5.0
6	冯早	昆明理工大学信息工程与自动化学院	18	26	3.0	4.0
10	闫菁	昆明理工大学信息工程与自动化学院	3	4	1.0	1.0