【摘 要】
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针对管道微小泄漏难以检测的问题,提出一种基于经验小波变换（Empirical Wavelet Transform,EWT）及模糊相关分类器的检测方法。该方法首先对传感器采集的信号进行EWT分解,计算分
【机 构】
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天津大学精密测试技术与仪器国家重点实验室,燕山大学信息科学与工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划（2016YFC0802103）, 河北省基金（E2016203223）, 国家自然科学基金（51604192）
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针对管道微小泄漏难以检测的问题,提出一种基于经验小波变换（Empirical Wavelet Transform,EWT）及模糊相关分类器的检测方法。该方法首先对传感器采集的信号进行EWT分解,计算分解后分量的峭度值,根据分量的峭度值提出基于EWT的自适应降噪法对信号进行降噪处理,提取无噪声分量并重构;分析重构信号的模糊函数图像,结合相关系数提出模糊相关分类器检测管道微小泄漏。仿真及实验结果表明,该方法能够对管道微小泄漏进行检测,且检测率较支持向量机及神经网络高。
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