【摘 要】
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针对在实际工程应用中埋地排水管道不同程度的堵塞难以检测的问题,提出了一种基于声学特征的管道堵塞故障类型的聚类识别方法.首先对管道中采集的声学信号进行声压级变换,以
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道输送工程技术研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金（61563024,61663017）,昆明理工大学引进人才科研启动基金（KKZ3201503015）.
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针对在实际工程应用中埋地排水管道不同程度的堵塞难以检测的问题,提出了一种基于声学特征的管道堵塞故障类型的聚类识别方法.首先对管道中采集的声学信号进行声压级变换,以增加不同故障类型之间的区分度,其次对声压级信号进行总体平均经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）,利用皮尔逊相关系数选取前4个IMF分量并提取中心频率和能量占比作为聚类特征,之后采用主成分分析法（Principal Component Analysis,PCA）对特征向量进行降维,最后
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