【摘 要】
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针对高压静电除尘中会发生火花放电现象,降低除尘效率、损坏设备的问题,提出了根据火花放电造成的声音进行火花识别的方法,利用MEMS(Micro-Electro-Mechanical System)数字麦
【机 构】
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南京林业大学机械电子工程学院,江苏南京,210037
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针对高压静电除尘中会发生火花放电现象,降低除尘效率、损坏设备的问题,提出了根据火花放电造成的声音进行火花识别的方法,利用MEMS(Micro-Electro-Mechanical System)数字麦克风采集声音信号,分析了火花放电声音的短时能量、短时过零率、线性预测倒谱系数和梅尔频率倒谱系数(MFCC).建立BP神经网络识别系统,选用不同特征向量进行实验.研究结果表明:使用MFCC系数结合短时能量和短时过零率能提高识别率,对纯净样本的识别率高达96％,且用火花放电瞬间两帧数据作为火花样本进行BP神经网络训练能大幅度提高识别系统的鲁棒性,对非纯净样本的识别率高达95％.
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