【摘 要】
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针对天然气管道气体压力超声检测模式识别问题,提出了对原始信号进行预处理去除冗余信息,然后对信号进行变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)提取最优本征模态函数(intrinsic model functin,IMF)对信号进行重构,接着对处理好的信号进行连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)使其成为高分辨的时频域2维图,最后用深度卷积神经网络(Deep convolution neural network,DCNN)对
【机 构】
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西南石油大学机电工程学院 成都610500;西南油气田输气管理处 成都610203
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针对天然气管道气体压力超声检测模式识别问题,提出了对原始信号进行预处理去除冗余信息,然后对信号进行变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)提取最优本征模态函数(intrinsic model functin,IMF)对信号进行重构,接着对处理好的信号进行连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)使其成为高分辨的时频域2维图,最后用深度卷积神经网络(Deep convolution neural network,DCNN)对图片进行特征提取并将部分网络输出和支持向量机(support vector machine,SVM)相连实现有监督的学习和训练并用训练好的支持向量机对剩下的数据进行无监督的模式识别.实验表明,VMD-CNN-SVM模型对压力有无的判别准确率为90.66%,相较于其他方法准确率最高.
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