典型文献
基于Φ-OTDR系统的声波信号管道监测方法
文献摘要：
为了准确地掌握管道线路的运行状态,保障油气管道的安全运行,在基于相位敏感光时域反射(Φ-OTDR)原理的光纤分布式振动系统的基础上,提出了一种泄漏声波信号监测方法.介绍了Φ-OTDR系统的结构和工作原理.针对管道周围环境复杂与噪音强的问题,提出一种新型小波阈值算法对信噪进行降噪处理.选用梅尔倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficents,MFCC)作为声波信号的特征向量,建立BP(Back Propagation)神经网络识别模型完成管道泄漏识别.实验结果表明,文中提出的BP神经网络泄漏识别方法有较好的识别率,且经过新型小波阈值函数算法降噪后,其平均识别率比降噪前提高了 26.74％,最高识别率达到91.1％,具有一定的应用潜力.
文献关键词：
管道泄漏检测;小波降噪;MFCC;BP神经网络;信号识别
中图分类号：
作者姓名：
张旭
作者机构：
武汉邮电科学研究院,湖北武汉430074
文献出处：
引用格式：
[1]张旭-.基于Φ-OTDR系统的声波信号管道监测方法)[J].电子设计工程,2022(02):82-86
A类：
Coefficents
B类：
OTDR,声波信号,管道监测,管道线路,油气管道,相位敏感光时域反射,光纤分布,分布式振动,振动系统,波信号监测,信号监测方法,周围环境,环境复杂,噪音,音强,小波阈值算法,降噪处理,梅尔倒谱系数,Mel,Frequency,Cepstral,MFCC,特征向量,Back,Propagation,识别模型,成管,泄漏识别,识别率,小波阈值函数,数算,比降,管道泄漏检测,小波降噪,信号识别
AB值：
0.430958
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