[发明专利]一种振动事件的模式识别方法有效
| 申请号： | 201611219034.5 | 申请日： | 2016-12-26 |
| 公开（公告）号： | CN106874833B | 公开（公告）日： | 2021-05-28 |
| 发明（设计）人： | 孙诚;赵卓;张吟;李莉;寿丽莉 | 申请（专利权）人： | 中国船舶重工集团公司第七一0研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京理工大学专利中心 11120 | 代理人： | 高燕燕;仇蕾安 |
| 地址： | 443003 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种振动事件的模式识别方法，包括如下步骤：通过振动传感器采集获取原始振动信号，原始振动信号中包含振动信号与非振动信号；并将原始振动信号中的振动信号分割出来；对振动信号进行去噪处理；对去噪后的振动信号进行特征提取，获得特征向量，包括三个方面特征：特征A、在时频域上进行小波包分解，获得能量特征向量；特征B、在进行倒频谱分析，提取倒频谱参数特征；特征C、在时域上提取信号特征；建立识别模型，由二级分类器组成；一级分类器是基于支持向量机SVM分类器，利用从振动信号中提取出的特征向量作为输入，将振动事件分为非入侵事件和入侵事件；二级分类器是针对入侵事件，进行基于人工神经网络的识别，获得分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 振动 事件 模式识别 方法 | ||
【主权项】：
一种振动事件的模式识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、通过振动传感器采集获取原始振动信号，所述原始振动信号中包含振动信号与非振动信号；并将原始振动信号中的振动信号分割出来；步骤二、对所述振动信号进行去噪处理；步骤三、对去噪后的振动信号进行特征提取，获得特征向量，包括三个方面特征：特征A、在时频域上进行小波包分解，获得能量特征向量；特征B、在进行倒频谱分析，提取倒频谱参数特征；特征C、在时域上提取信号特征；步骤四、建立识别模型，由二级分类器组成；一级分类器是基于支持向量机SVM分类器，利用从振动信号中提取出的特征向量作为输入，将振动事件分为非入侵事件和入侵事件；二级分类器是针对入侵事件，进行基于人工神经网络的识别，采用入侵事件样本及其人工分类结果作为所述人工神经网络的训练样本对该人工神经网络进行训练，则将入侵事件作为人工神经网络的输入，获得分类结果。
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