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基于声信号特征分析的燃气管道探测识别方法
文献摘要：
为了探测和辨识地下燃气管道,避免燃气管道改扩建的过程发生第三方破坏引发安全事故,提出1种基于声信号特征分析的燃气管道探测识别方法,该方法考虑燃气管道声信号声压级低以及易衰减的特点,采用Hilebert-Huang变换算法分析燃气管道流噪声信号特征,建立燃气管道流噪声信号的特征数据库,并通过BP神经网络进行模式识别,判别管道的种类以及在役状态.通过对实测数据和数值模拟数据的分析表明:该方法的有效识别率达到了97.5％,验证了该方法的有效性.
文献关键词：
燃气管道;声信号;希尔伯特黄变换;特征提取;BP神经网络;模式识别
中图分类号：
作者姓名：
刘恩斌;温櫂荣;郭冰燕;喻斌;陈其琨
作者机构：
西南石油大学 石油与天然气工程学院,四川 成都 610500;中国石油化工股份有限公司 天然气分公司,北京 100029;中石油华北油田分公司,河北 任丘 062550;中国石油管道局工程有限公司,河北 廊坊 065000;School of Engineering,Cardiff University,UK Cardiff CF243AA
文献出处：
引用格式：
[1]刘恩斌;温櫂荣;郭冰燕;喻斌;陈其琨-.基于声信号特征分析的燃气管道探测识别方法)[J].中国安全生产科学技术,2022(04):61-68
A类：
Hilebert
B类：
信号特征,燃气管道,管道探测,探测识别,改扩建,第三方破坏,安全事故,法考,号声,声压级,级低,Huang,换算,算法分析,管道流,流噪声,噪声信号,特征数据,模式识别,别管,在役,模拟数据,识别率,希尔伯特黄变换
AB值：
0.260287
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