【摘 要】
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针对城市排水管道的堵塞故障程度难以区分的问题,文中提出一种基于完全经验模态分解(CEEMD)与BP_AdaBoost算法的排水管道堵塞故障识别方法。该方法使用声导波方法获取管道的
【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,昆明理工大学机电工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61563024,51169007);昆明理工大学引进人才科研启动基金(KKZ3201503015)
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针对城市排水管道的堵塞故障程度难以区分的问题,文中提出一种基于完全经验模态分解(CEEMD)与BP_AdaBoost算法的排水管道堵塞故障识别方法。该方法使用声导波方法获取管道的声响应信号,对信号使用CEEMD算法进行分解,并对分解所得的本征模态函数(IMF)提取近似熵和能量占比建立特征集合。为了提高特征集合的区分度,使用距离可分性判据进行特征集合的降维,再利用BP_AdaBoost分类模型对降维后的特征集合进行分类识别。实验结果表明,该方法能有效的识别管道不同程度的堵塞。
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