基于非均衡数据的管道堵塞状态识别方法

论文摘要

针对城市排水管道正常与堵塞故障状态在数据获取上的非均衡性造成的运行状态识别准确率下降的问题,提出基于非均衡数据的管道堵塞状态识别新方法。实验结果表明:相比单一重采样方法,笔者设计的混合采样方法的识别结果的准确率和F-measure、G-mean两种评价指标都更具优势。

论文目录

• 1 声学检测原理
• 2 重采样方法
•   2.1 基于K-means的欠采样方法
•   2.2 改进的smote算法
•   2.3 混合采样算法
• 3 管道堵塞状态识别原理
•   3.1 小波包分解
•   3.2 声学信号的特征提取
•   3.3 LSSVM
• 4 数据采集与处理
•   4.1 实验设计
•   4.2 数据处理
•   4.3 特征重采样
•   4.4 分类识别
•   4.5 结果评价
• 5 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 王菲,冯早,李洋

关键词: 管道堵塞,状态识别,非均衡数据,聚类改进,最小二乘法,支持向量机

来源: 化工自动化及仪表 2019年12期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅰ辑,工程科技Ⅱ辑

专业: 建筑科学与工程

单位: 昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南省矿物管道输送工程技术研究中心

基金: 国家自然科学基金项目(61563024)

分类号: TU992.4

页码: 993-1000+1016

总页数: 9

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