基于BP神经网络的电除尘火花放电识别

论文摘要

针对高压静电除尘中会发生火花放电现象,降低除尘效率、损坏设备的问题,提出了根据火花放电造成的声音进行火花识别的方法,利用MEMS（Micro-Electro-Mechanical System）数字麦克风采集声音信号,分析了火花放电声音的短时能量、短时过零率、线性预测倒谱系数和梅尔频率倒谱系数（MFCC）.建立BP神经网络识别系统,选用不同特征向量进行实验.研究结果表明:使用MFCC系数结合短时能量和短时过零率能提高识别率,对纯净样本的识别率高达96%,且用火花放电瞬间两帧数据作为火花样本进行BP神经网络训练能大幅度提高识别系统的鲁棒性,对非纯净样本的识别率高达95%.

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 江莺,俞铭津,张梦琦

关键词: 静电除尘,火花放电,声音识别,神经网络,识别率

来源: 信息与控制 2019年06期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅰ辑

专业: 环境科学与资源利用

单位: 南京林业大学机械电子工程学院

基金: 国家自然科学基金资助项目(51505231),江苏省研究生科研与实践创新计划资助项目(KYCX18_0996)

分类号: X701.2

DOI: 10.13976/j.cnki.xk.2019.9268

页码: 754-760

总页数: 7

文件大小: 2191K

下载量: 90

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