闫菁

作品数：3被引量：9H指数：2
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供职机构：昆明理工大学更多>>
发文主题：故障识别排水管道排水管道堵塞近似熵声卡更多>>
发文领域：机械工程建筑科学自动化与计算机技术文化科学更多>>
发文期刊：《云南大学学报（自然科学版）》《电子科技》《传感器与微系统》更多>>
所获基金：国家自然科学基金更多>>
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基于CEEMD与BP＿AdaBoost的排水管道堵塞辨识
《电子科技》2018年第8期42-46,共5页闫菁 冯早 吴建德 马军 
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)
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...
关键词：管道堵塞 CEEMD 近似熵 能量占比 强分类器 
排水管道堵塞故障的声诊断方法研究被引量：4
《云南大学学报（自然科学版）》2018年第3期431-439,共9页闫菁 冯早 吴建德 马军 
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)
针对现有城市排水管道堵塞程度难以辨识的问题,提出一种基于多特征融合与随机森林的排水管道堵塞程度辨识方法.首先对排水管道中采集到的声响应信号进行分帧处理建立信号帧集合.其次,提取各个信号帧的A计权总声压级、能量熵、分形盒维...
关键词：故障声诊断 特征融合 距离可分性判据 加权融合 随机森林 
LMD特征融合与SVM的供水管道堵塞识别被引量：5
《传感器与微系统》2017年第7期57-61,共5页闫菁 冯早 吴建德 马军 
国家自然科学基金资助项目(61563024;51169007);昆明理工大学引进人才科研启动基金项目(KKZ3201503015)
针对城市供水管道早期堵塞难以检测的问题,提出了一种基于局部均值分解(LMD)的分量信号特征提取,结合支持向量机(SVM)的堵塞故障识别方法。先对声响应信号进行LMD,得到若干乘积函数(PF)分量,进而采用相关分析法选取有效PF分量,对有效PF...
关键词：供水管道 堵塞物识别 局域均值分解 特征融合 支持向量机 
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