基于声学特征的埋地管道堵塞故障的聚类识别方法

摘要

针对在实际工程应用中埋地排水管道不同程度的堵塞难以检测的问题,提出了一种基于声学特征的管道堵塞故障类型的聚类识别方法.首先对管道中采集的声学信号进行声压级变换,以增加不同故障类型之间的区分度,其次对声压级信号进行总体平均经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD),利用皮尔逊相关系数选取前4个IMF分量并提取中心频率和能量占比作为聚类特征,之后采用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对特征向量进行降维,最后通过FCM((Fuzzy C-means))和GK(GustafsonKessel),GG(Gath-Geva)3种聚类学习方法对特征向量进行堵塞故障的聚类和识别.实验结果表明,该方法能有效识别排水管道内不同程度的堵塞故障,具有一定的工程实用价值.