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小波包分解与能量特征提取相结合的水管泄漏位置的确定被引量：9: 1; 作者谷小红张光新 +1 位作者侯迪波周泽魁《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期145-149,共5页; 针对水管泄漏定位的方法———直接相关法受到噪声和声传播方式的影响,定位精度低,提出了一种基于小波包分解与能量特征提取相结合的水管泄漏定位。该方法首先用声学传感器采集数据,然后通过小波包分解将其分为不同的频段,再基于能量特... 展开更多; 关键词泄漏定位小波包分解能量特征提取相关系数; 在线阅读下载PDF 职称材料

采用小波包树能量矩阵奇异值分解的局部放电模式识别被引量：12: 2; 作者赵煦刘晓航 +4 位作者孟永鹏刘圣冠柴琦兀鹏越孟国栋《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期116-121,共6页; 为了从局部放电信号电磁波大量冗余的频率信息中提取有效的局部放电特征参量,提出了采用小波包和奇异值分解相结合的能量特征提取方法。该方法从大量小波包树节点的能量信息中提取了一组能量特征参量用于局部放电类型识别,首先对4种放... 展开更多; 关键词局部放电识别能量特征提取小波包分解奇异值分解; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于能量重构的MBN材料硬度检测算法研究被引量：1: 3; 作者张翔高晓蓉 +1 位作者郭建强崔鹏宇《传感器与微系统》 CSCD 2020年第3期30-33,41,共5页; 传统硬度测试方法会损伤材料,采用一种无损检测方法即磁巴克豪森噪声(MBN)法测试不同硬度的低合金钢试件。根据MBN信号分布特点,采用基于小波处理的全局阈值部分重构算法,对信号降噪后,提取能量特征,得到能量归一化分布图。实验表明:该... 展开更多; 关键词磁巴克豪森噪声硬度测试无损检测降噪能量特征提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于多声学传感器融合的管道泄漏检测方法研究被引量：5: 4; 作者张立侯迪波 +1 位作者张光新周泽魁《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期1176-1179,共4页; 针对单一类型传感器检测管道泄漏的局限性,本文提出了一种基于多声学传感器融合的管道泄漏检测方法.它将振动传感器和声音传感器相结合以获取泄漏点声波信号,通过对这两种声波信号提取某种特征量进行相应的融合计算推断出管道泄漏是否发... 展开更多; 关键词管道泄漏多声学传感器融合 N-P准则小波包分解能量特征提取; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名小波包分解与能量特征提取相结合的水管泄漏位置的确定被引量：9: 1; 作者谷小红张光新侯迪波周泽魁; 机构浙江大学控制科学与工程系; 出处《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期145-149,共5页; 基金 211学科建设资助项目(111200-221151); 文摘针对水管泄漏定位的方法———直接相关法受到噪声和声传播方式的影响,定位精度低,提出了一种基于小波包分解与能量特征提取相结合的水管泄漏定位。该方法首先用声学传感器采集数据,然后通过小波包分解将其分为不同的频段,再基于能量特征的提取选出有用的频段作互相关分析,最后通过比较相关系数来确定泄漏位置。通过仿真和实际实验的分析,本文提出的方法消除了直接相关法的缺点,提高了定位精度,是有效的。; 关键词泄漏定位小波包分解能量特征提取相关系数; Keywords leak location wavelet packet decomposition power feature extraction correlation coefficient; 分类号 TP274.5 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名采用小波包树能量矩阵奇异值分解的局部放电模式识别被引量：12: 2; 作者赵煦刘晓航孟永鹏刘圣冠柴琦兀鹏越孟国栋; 机构西安热工研究院有限公司中国华能集团公司西安交通大学电力设备电气绝缘国家重点实验室; 出处《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第8期116-121,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(51677143 51607138); 文摘为了从局部放电信号电磁波大量冗余的频率信息中提取有效的局部放电特征参量,提出了采用小波包和奇异值分解相结合的能量特征提取方法。该方法从大量小波包树节点的能量信息中提取了一组能量特征参量用于局部放电类型识别,首先对4种放电类型的电磁波信号进行小波包分解,计算每个小波包节点系数的能量,接着采用奇异值分解法从小波包树所有节点的能量信息中提取奇异值较大的一组参量,利用这组参量建立识别模型,最后使用支持向量机对4种变压器典型放电类型进行识别。结果表明,小波包树能量矩阵奇异值分解可以从包含有大量无效和冗余频率信息的电磁波信号中提取能量特征参量,从而进行局部放电识别。研究内容可为局部放电类型识别提供一种有效的特征提取方法。; 关键词局部放电识别能量特征提取小波包分解奇异值分解; Keywords partial discharge classification energy feature extraction wavelet packet decomposition singular value decomposition; 分类号 TM855 [电气工程—高电压与绝缘技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于能量重构的MBN材料硬度检测算法研究被引量：1: 3; 作者张翔高晓蓉郭建强崔鹏宇; 机构西南交通大学物理科学与技术学院; 出处《传感器与微系统》 CSCD 2020年第3期30-33,41,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(61471304)。; 文摘传统硬度测试方法会损伤材料,采用一种无损检测方法即磁巴克豪森噪声(MBN)法测试不同硬度的低合金钢试件。根据MBN信号分布特点,采用基于小波处理的全局阈值部分重构算法,对信号降噪后,提取能量特征,得到能量归一化分布图。实验表明:该算法优于传统阈值去噪法;MBN信号与硬度有着很高的相关性;不同子频带的能量归一化比例反映了材料硬度变化的特征;不同硬度材料的近矫顽力场强分布呈现一定规律。; 关键词磁巴克豪森噪声硬度测试无损检测降噪能量特征提取; Keywords magnetic Barkhausen noise(MBN) hardness testing non-destructive testing noise reduction energy feature extraction; 分类号 TG115.28 [金属学及工艺—物理冶金]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多声学传感器融合的管道泄漏检测方法研究被引量：5: 4; 作者张立侯迪波张光新周泽魁; 机构浙江大学控制科学与工程学系; 出处《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期1176-1179,共4页; 基金 211建设基金项目资助; 文摘针对单一类型传感器检测管道泄漏的局限性,本文提出了一种基于多声学传感器融合的管道泄漏检测方法.它将振动传感器和声音传感器相结合以获取泄漏点声波信号,通过对这两种声波信号提取某种特征量进行相应的融合计算推断出管道泄漏是否发生.实验结果表明,该种方法能有效地提高管道泄漏检测的准确性.; 关键词管道泄漏多声学传感器融合 N-P准则小波包分解能量特征提取; Keywords pipelines leak acoustic multi-sensors fusion N-P rule wavelet packet decomposition power feature extraction; 分类号 TP212.9 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	小波包分解与能量特征提取相结合的水管泄漏位置的确定	谷小红张光新侯迪波周泽魁	《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2005	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	采用小波包树能量矩阵奇异值分解的局部放电模式识别	赵煦刘晓航孟永鹏刘圣冠柴琦兀鹏越孟国栋	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2017	12	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于能量重构的MBN材料硬度检测算法研究	张翔高晓蓉郭建强崔鹏宇	《传感器与微系统》 CSCD	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于多声学传感器融合的管道泄漏检测方法研究	张立侯迪波张光新周泽魁	《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心	2007	5	在线阅读下载PDF 职称材料