TY - JOUR A2 - Alfano, Marco AU - Li, Yibo AU - Zhang, Yuxiang AU - Zhu, Huiyu AU - Yan, Rongxin AU - Liu, Yuanyuan AU - Sun, Liying AU - Zeng，Zhoumo PY - 2015 DA - 2015/12/16 TI -声发射信号的识别算法基于条件随机场模型在储罐楼检查使用内部探测器SP - 173470六世- 2015 AB -声发射(AE)技术常被用来检测难以进入的大型储罐与AE传感器放置在地板坦克。对于固定顶罐，凝结引起的回降信号与罐底的腐蚀信号混合，干扰在线声发射检测。用传统方法很难滤除回落信号。针对这一问题，提出了一种基于条件随机场模型(CRF)的模式识别算法。该算法用于区分腐蚀信号和干扰信号，特别是冷凝引起的回降信号。在实验室和现场采集Q235钢的腐蚀信号和跌落信号，根据碰撞和频率提取7种典型的声发射特征，采用最小冗余最大相关性mRMR (Minimum Redundancy Maximum Relevance)进行模式识别。为了验证该算法的有效性，将CRF模型与BP (Back Propagation)、SVM (Support Vector Machine)和HMM (Hidden Markov model)的识别结果进行了比较。结果表明，CRF模型的训练速度、准确率和ROC (Receiver Operating Characteristic)结果优于其他方法。 SN - 1070-9622 UR - https://doi.org/10.1155/2015/173470 DO - 10.1155/2015/173470 JF - Shock and Vibration PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -