基于优化VMD和连续隐马尔科夫模型的管道堵塞状态评估

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面向U型管堵塞状态演变过程中故障程度的评估问题,提出一种基于低频声压信号分析和连续隐马尔科夫模型(CHMM)的U型管堵塞状态评估方法。该方法利用声波作为激励来观测U型管沉积物的堆积程度,对不同堵塞状态下的低频声压信号进行变分模态分解(VMD),根据分量幅值谱图确定变分模态分解的最佳模态分解数k并通过声压级变换筛选有效的IMF分量;然后提取有效IMF分量的多尺度熵(MSE)特征,构建反映U型管不同程度堵塞状态的特征向量,最后将特征向量用于CHMM模型训练,建立能对U型管堵塞状态进行评估的模型。通过对U型管不
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