一種基于多尺度形態(tài)分解能譜熵和支持向量機(jī)的泄漏聲發(fā)射信號(hào)識(shí)別方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及一種基于多尺度形態(tài)分解能譜熵和支持向量機(jī)的泄漏聲發(fā)射信號(hào)識(shí) 別方法，屬于聲發(fā)射信號(hào)模式識(shí)別領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 在工業(yè)快速發(fā)展的今天，各類(lèi)壓力管道、高壓鍋爐隨處可見(jiàn)，在使用過(guò)程中由于腐 蝕、磨損等原因可能會(huì)造成管道或爐壁材料破損導(dǎo)致泄漏，泄漏檢測(cè)是石油、化工、天然氣 和城市供水等領(lǐng)域中需要解決的重要問(wèn)題之一。研究泄漏信號(hào)的檢測(cè)理論、檢測(cè)方法，實(shí)現(xiàn) 對(duì)泄漏信號(hào)的分類(lèi)識(shí)別，對(duì)于維護(hù)管道、鍋爐等的安全運(yùn)行，避免資源浪費(fèi)，有著重要的理 論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。聲發(fā)射檢測(cè)技術(shù)是一種利用局部材料快速釋放能量所產(chǎn)生的瞬態(tài)彈性 波作為激勵(lì)源的檢測(cè)技術(shù)，在無(wú)損檢測(cè)中占有重要的地位。目前聲發(fā)射檢測(cè)在刀具磨損、腐 蝕檢測(cè)等方面已經(jīng)取得了一定的研究成果，所以將其應(yīng)用于工業(yè)管道泄漏聲發(fā)射信號(hào)檢測(cè) 中也是可行的。
[0003] 目前，對(duì)聲發(fā)射信號(hào)的處理方法主要有時(shí)域參數(shù)法、時(shí)域波形法、頻域法、小波分 析和經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解等。這些方法從不同角度描述聲發(fā)射信號(hào)的特征，提供了多種多樣的聲 發(fā)射信號(hào)檢測(cè)方法。雖然聲發(fā)射檢測(cè)領(lǐng)域的文獻(xiàn)很多，但是目前管道泄漏的聲發(fā)射技術(shù)研 究主要是對(duì)有無(wú)泄漏和泄漏點(diǎn)位置的判定，根據(jù)泄漏聲發(fā)射信號(hào)研究泄漏信號(hào)參數(shù)狀態(tài)的 文獻(xiàn)不多。
[0004] 判斷泄漏聲發(fā)射類(lèi)型是泄漏聲發(fā)射檢測(cè)的主要目的之一，泄漏聲發(fā)射類(lèi)型的確定 有助于進(jìn)一步對(duì)材料受損情況作出評(píng)估，以便提前采取相應(yīng)補(bǔ)救措施。因此，研究一種能在 多干擾和低信噪比的復(fù)雜信號(hào)中，快速、準(zhǔn)確地提取泄漏信息特征并識(shí)別泄漏類(lèi)型的方法 具有重要意義。
[0005] 數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)非線(xiàn)性信號(hào)處理方法是一門(mén)建立在集合論和積分幾何學(xué)上的一種方 法，數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)在考察信號(hào)時(shí)使用結(jié)構(gòu)元素探針，通過(guò)結(jié)構(gòu)元素探針在信號(hào)中不斷移動(dòng)來(lái) 提取有用信息從而進(jìn)行特征分析和描述。多尺度形態(tài)學(xué)以數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)分析為基礎(chǔ)，直接由 波形集合形態(tài)采用不同尺度結(jié)構(gòu)元素對(duì)波形進(jìn)行變換，通過(guò)形態(tài)學(xué)膨脹、腐蝕、開(kāi)、閉運(yùn)算， 獲得各尺度形態(tài)譜及所研究對(duì)象的直觀(guān)理解。支持向量機(jī)(SVM)是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)理論下的一 種新型機(jī)器學(xué)習(xí)方法，能很好的解決實(shí)際應(yīng)用中出現(xiàn)的小樣本、過(guò)學(xué)習(xí)、高維數(shù)、局部最小 等問(wèn)題，特別是在小樣本、非線(xiàn)性情況下，具有較好的泛化能力。
[0006] 基于此，本發(fā)明首先用實(shí)驗(yàn)室設(shè)備數(shù)字聲發(fā)射系統(tǒng)采集敲擊、砂紙和斷鉛三種模 擬聲發(fā)射信號(hào);然后進(jìn)行多尺度形態(tài)學(xué)分解，提取每一尺度上高低頻段譜能量，然后計(jì)算能 譜熵;再計(jì)算每一尺度所占能譜熵的比例，構(gòu)造特征向量;最后利用支持向量機(jī)對(duì)特征參數(shù) 進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。結(jié)果表明，本文提出的方法可以有效地對(duì)泄漏聲發(fā)射信號(hào)進(jìn)行分類(lèi)，能在 泄漏故障發(fā)生時(shí)及時(shí)準(zhǔn)確判斷出泄漏故障類(lèi)型，為采取相應(yīng)的補(bǔ)救措施提供參考。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明提供了一種基于多尺度形態(tài)分解能譜熵和支持向量機(jī)的泄漏聲發(fā)射信號(hào) 識(shí)別方法，以用于解決泄漏聲發(fā)射信號(hào)檢測(cè)分類(lèi)問(wèn)題。
[0008] 本發(fā)明的技術(shù)方案是:一種基于多尺度形態(tài)分解能譜熵和支持向量機(jī)的泄漏聲發(fā) 射信號(hào)識(shí)別方法，首先采用數(shù)字聲發(fā)射系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集;對(duì)采集的模擬泄漏聲發(fā)射 信號(hào)進(jìn)行多尺度形態(tài)分解，分別計(jì)算其在不同尺度上的譜能量，并計(jì)算能譜熵值;再計(jì)算每 一尺度所占能譜熵的比例，將其組成特征向量;最后利用支持向量機(jī)對(duì)特征向量進(jìn)行訓(xùn)練 和測(cè)試。
[0009] 所述方法的具體步驟如下：
[0010] stepl、聲發(fā)射信號(hào)采集:通過(guò)數(shù)字聲發(fā)射系統(tǒng)采集模擬泄漏聲發(fā)射信號(hào)N組，信號(hào) 記為f(X);
[0011] Step2、結(jié)構(gòu)元素采用扁平結(jié)構(gòu)元素 g= [000]，對(duì)信號(hào)f(x)進(jìn)行多尺度形態(tài)分解； 其中，分解尺度為n，則f (X)的多尺度形態(tài)分解信號(hào)為di(x)，d2(x)，…，di(x)，…，dn(x)，di (x)，d2(x)，···，di(x)，…，dn-ι(χ)為第1~n-1尺度上求得的高頻信號(hào)，dn(x)為第η尺度上求 得的低頻信號(hào)；
[0012] Step3、計(jì)算各個(gè)尺度相應(yīng)頻段上的譜能量Ei及多尺度形態(tài)分解能譜熵HE;其中， ;M為數(shù)據(jù)窗;T為采樣周期，x = kT，k為采樣序數(shù)， λ一η-ivi
- ▲
良示信號(hào)在第i尺度的譜能量EiA總能量
的概率；
[0013] Step4、在求取形態(tài)分解能譜熵的基礎(chǔ)上，分別求取每一尺度所占能譜熵的比例 每組信號(hào)經(jīng)過(guò)公式計(jì)算后得到不同尺度下的比例Pl(i = 1，2,…，n)，將 所有的Pi組合起來(lái)，得到1 X η維的特征向量矩陣P = [Pi，P2，…，Pn]，按照這個(gè)方法，可以求 取每一組泄漏聲發(fā)射信號(hào)的特征向量；
[0014] Step5、取每類(lèi)信號(hào)的N1組特征向量作為訓(xùn)練集，剩余N2組特征向量作為測(cè)試集， 進(jìn)行SVM測(cè)試，得到分類(lèi)識(shí)別結(jié)果;其中，N1+N2 = N。
[0015] 所述模擬泄漏聲發(fā)射信號(hào)選取敲擊、砂紙和斷鉛模擬泄漏聲發(fā)射信號(hào)中的任意兩 種或以上。
[0016]本發(fā)明的工作原理是：
[0017]第一步:實(shí)驗(yàn)采用北京聲華興業(yè)科技有限公司生產(chǎn)的SAEU2S數(shù)字聲發(fā)射系統(tǒng)進(jìn)行 試驗(yàn)數(shù)據(jù)采集，實(shí)驗(yàn)時(shí)，保持傳感器與事故點(diǎn)位置不變，在事故點(diǎn)處分別模擬敲擊、砂紙和 斷鉛三種工況聲源，并記錄相關(guān)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，為驗(yàn)證上述方法的有效性，在實(shí)驗(yàn)室條件下，按 照國(guó)際無(wú)損檢測(cè)界的規(guī)定(美國(guó)ASTM976號(hào)文件），使用0.5mmHB鉛筆芯進(jìn)行斷鉛試驗(yàn)，可以 得到模擬斷鉛聲源信號(hào)，并用砂紙和金屬棒，在相同位置模擬出砂紙和敲擊兩種不同工況 聲源信號(hào)，選取敲擊、砂紙和斷鉛模擬泄漏聲發(fā)射信號(hào)中的任意兩種或以上作為模擬泄漏 聲發(fā)射信號(hào)。
[0018]第二步:結(jié)構(gòu)元素采用最簡(jiǎn)單的扁平結(jié)構(gòu)元素 g= [000]，結(jié)構(gòu)元素寬度L取決于分 解尺度n，即L = 2n+1，對(duì)原始信號(hào)f(x)進(jìn)行多尺度形態(tài)分解，設(shè)分解尺度為n，則f(x)的多尺 度形態(tài)分解信號(hào)為di(x)，d2(x)，…，di(x)，…，dn(x)，其中，di(x)，d2(x)，…，di(x)，…，d n-1 (x)為第1~n-1尺度上求得的高頻信號(hào)，dn(x)為第η尺度上求得的低頻信號(hào)；則有：
，其中計(jì)算方法如下： /=]_
[001 ?
[002C
[0021
[002：
[0023] 其中，符號(hào)Θ表示膨脹運(yùn)算，符號(hào)?表示腐蝕運(yùn)算，符號(hào)?表示閉運(yùn)算，符號(hào)〇表示 開(kāi)運(yùn)算；
[0024] 第三步:各個(gè)尺度相應(yīng)頻段上的譜能量的計(jì)算公式如下：
式 中，Μ為數(shù)據(jù)窗;Τ為采樣周期，x = kT，k為采樣序數(shù)。那么多尺度形態(tài)分解能譜熵HE的計(jì)算式 為：
表示信號(hào)在第i尺度的譜能量EiA總能量
的概率；
[0025] 第四步:在求取形態(tài)分解能譜熵的基礎(chǔ)上，分別求取每一尺度所占能譜熵的比例， 具體公式為:Pi = _Pilnpi/HE，其中，pi的定義同上，HE為多尺度形態(tài)分解能譜熵，這樣每組 信號(hào)經(jīng)過(guò)公式計(jì)算后得到不同尺度下的比例&(1 = 1，2,…，n)，將所有的^組合起來(lái)，得到1 Xn維的特征向量矩陣···'"]，按照這個(gè)方法，可以求取每一組泄漏聲發(fā)射信號(hào) 的特征向量；
[0026]第五步:取每類(lèi)信號(hào)的N1組特征向量作為訓(xùn)練集，剩余N2組特征向量作為測(cè)試集， 選取最優(yōu)C、γ值，進(jìn)行SVM測(cè)試，得到分類(lèi)識(shí)別結(jié)果；C代表懲罰因子參數(shù)，γ代表gamma函 數(shù)，N1+N2 = N。由上可知，選擇合適的核函數(shù)和分類(lèi)器參數(shù)可以得到識(shí)別正確率很高的分類(lèi) 結(jié)果。
[0027]本發(fā)明的有益效果是：
[0028] 1、通過(guò)將泄漏聲發(fā)射信號(hào)的類(lèi)型識(shí)別問(wèn)題轉(zhuǎn)化為模式分類(lèi)問(wèn)題，在懲罰因子和γ 參數(shù)選擇合適的情況下，SVM對(duì)測(cè)試樣本包含的聲發(fā)射信息具有較強(qiáng)的分辨能力，可以同時(shí) 區(qū)分敲擊、砂紙、斷鉛信號(hào)，且識(shí)別正確率很高，可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)分類(lèi)；
[0029] 2、支持向量機(jī)對(duì)小樣本數(shù)據(jù)具有較好的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)能力；
[0030] 3、通過(guò)求聲發(fā)射信號(hào)的多尺度分解能譜熵值，并分別求取每一尺度所占能譜熵的 比例，能較好的反映聲發(fā)射信號(hào)狀態(tài)信息，可以將其作為聲發(fā)射信號(hào)的特征向量。
【附圖說(shuō)明】
[0031] 圖1為本發(fā)明的流程圖；
[0032] 圖2為本發(fā)明三種類(lèi)型模擬泄漏聲發(fā)射信號(hào)的時(shí)域波形圖；
[0033] 圖3為本發(fā)明中敲擊信號(hào)多尺度形態(tài)分解圖；
[0034] 圖4為本發(fā)明中砂紙信號(hào)多尺度形態(tài)分解圖；
[0035] 圖5為本發(fā)明中斷鉛信號(hào)多尺度形態(tài)分解圖；
[0036] 圖6為本發(fā)明支持向量機(jī)的體系結(jié)構(gòu)圖；
[0037]圖7為本發(fā)明SVM訓(xùn)練樣本可視化圖像。
【具體實(shí)施方式】
[0038]實(shí)施例1:如圖1-7所示，一種基于多尺度形態(tài)分解能譜熵和支持向量機(jī)的泄漏聲 發(fā)射信號(hào)識(shí)別方法，首先采用數(shù)字聲發(fā)射系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)采集;對(duì)采集的模擬泄漏聲發(fā) 射信號(hào)進(jìn)行多尺度形態(tài)分解，分別計(jì)算其在不同尺度上的譜能量，并計(jì)算能譜熵值;再計(jì)算 每一尺度所占能譜熵的比例，將其組成特征向量;最后利用支持向量機(jī)對(duì)特征向量進(jìn)行訓(xùn) 練和測(cè)試。
[0039]所述方法的具體步驟如下：
[0040] Stepl、聲發(fā)射信號(hào)采集:通過(guò)數(shù)字聲發(fā)射系統(tǒng)采集模擬泄漏聲發(fā)射信號(hào)N組，信號(hào) 記為f(X);
[0041] Step2、結(jié)構(gòu)元素采用扁平結(jié)構(gòu)元素 g= [000]，對(duì)信號(hào)f(x)進(jìn)行多尺度形態(tài)分解； 其中，分解尺度為n，則f (X)的多尺度形態(tài)分解信號(hào)為di(x)，d2(x)，…，di(x)，…，dn(x)，di (x)，d2(x)，···，di(x)，…，dn-ι(