压力容器气体泄漏中WOA⁃VMD与SVM联合检测方法

李鹏; 常思婕; 杨佳康

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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。

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来源
《现代电子技术》 |2022年第13期|104-110|共7页
作者
李鹏; 常思婕; 杨佳康;
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作者单位

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;

南京信息工程大学江苏省气象传感网技术工程中心;

南京信息工程大学滨江学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类模式识别与装置;
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;

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