典型文献
压力容器气体泄漏中WOA-VMD与SVM联合检测方法
文献摘要：
从声信号特征分析的角度,提出一种引入鲸鱼算法的变分模态分解(WOA?VMD)和支持向量机的气体泄漏故障诊断新方法.首先,引入鲸鱼算法应用于变分模态分解,对参数α和K进行全局寻优,得到最优(α,K)组合,并将优化后的变分模态分解方法应用于时频分析;然后,提取23个可以用来表征气体泄漏信号的时域、频域及时频域特征,构成了特征参数矩阵输入支持向量机;最后,选择识别率最高的特征组合作为支持向量机的输入矩阵,并对气体泄漏情况进行识别.经实验分析:提出的引入鲸鱼算法优化后的VMD方法能够有效地自适应获取最优参数组,且该方法在抗模态混叠和抗噪声干扰方面具有明显优点;利用优化后的VMD方法及其他时、频域分析方法对压力容器气体泄漏声波信号进行特征提取,选取最优的特征组合输入支持向量机,得到泄漏与否判别准确率高达99.18％,有助于对后续泄漏源定位及实时监测系统开发的进一步研究.
文献关键词：
气体泄漏检测;压力容器泄漏;变分模态分解;鲸鱼优化算法;时频分析;气体泄漏识别;参数寻优;特征提取
中图分类号：
作者姓名：
李鹏;常思婕;杨佳康
作者机构：
南京信息工程大学 江苏省气象探测与信息处理重点实验室,江苏 南京 210044;南京信息工程大学 江苏省气象传感网技术工程中心,江苏 南京 210044;南京信息工程大学滨江学院,江苏 无锡 214105
文献出处：
引用格式：
[1]李鹏;常思婕;杨佳康-.压力容器气体泄漏中WOA-VMD与SVM联合检测方法)[J].现代电子技术,2022(13):104-110
A类：
压力容器泄漏,气体泄漏识别
B类：
WOA,VMD,联合检测,声信号,信号特征,鲸鱼算法,变分模态分解,泄漏故障,算法应用,全局寻优,分解方法,时频分析,泄漏信号,时频域特征,识别率,特征组合,算法优化,最优参数,数组,模态混叠,抗噪声,噪声干扰,频域分析方法,声波信号,泄漏源定位,实时监测系统,系统开发,气体泄漏检测,鲸鱼优化算法,参数寻优
AB值：
0.241318
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