【摘 要】
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声发射信号普遍存在于锅炉泄漏事故中,若能在事故发生时及时对泄漏声发射信号分类,采取相应补救措施,则可以有效减少损害.提出一种基于自回归模型（AR）和隐马尔科夫模型（HMM）的锅
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,昆明理工大学电力工程学院
【基金项目】
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云南省应用基础研究重点项目(2014FA029);昆明理工大学学科复杂工业控制方向团队建设计划
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声发射信号普遍存在于锅炉泄漏事故中,若能在事故发生时及时对泄漏声发射信号分类,采取相应补救措施,则可以有效减少损害.提出一种基于自回归模型（AR）和隐马尔科夫模型（HMM）的锅炉泄漏声发射信号识别方法,首先采集敲击、砂纸和断铅3种模拟泄漏声发射信号,对信号进行分帧处理,然后提取每帧信号AR特征值,最后利用HMM对特征参数进行训练和测试.试验结果表明,该方法识别正确率高达91.1%,证明将AR和HMM相结合可以有效识别敲击、砂纸和断铅3种模拟声发射信号,为锅炉泄漏故障的可视化诊断奠定了一定的基础.
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