Page 58 - 无损检测2021年第八期
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余焕伟, 等:
基于高斯混合 - 隐马尔可夫模型的特种设备敲击检测
斯白噪声( 10~30dB 的随机信噪比), 然后和初始 敲击信号的频谱向低频段移动或频率主峰发生分
训练集共同组成新的训练集。图 17 为采用“ 二元信 裂, 通过互相关系数分析可以验证两种信号是否源
息融合 + 噪声泛化” 算法的模型在不同信号融合权 自同一类别的缺陷。
重时的识别率, 横坐标最大值 1 表示只使用敲击声 ( 2 )利用敲击声和敲击振动信号的 MFCC 特
信号进行识别。从图 17 可以看出, 当 w 1=0.6 时, 征参数构建的 GMM-HMM 模型 可 以 有 效 识 别 出
模型的识 别率最高, 此时, 记 该 模 型 为 模 型 E 。此 不同的缺陷试件, 但识别结果易受到噪声影响。
外, 由于添加噪声的影响, 模型 E 再融合“ 互相关性 ( 3 )经“ 二元信息 融 合 + 噪 声 泛 化” 算 法 改 进
反向决策” 算法并不能进一步提高识别率, 甚至还会 后的 GMM-HMM 模型在敲 击 声 信 号 融 合 权 重 为
降低识别率。 0.6 时, 识 别 率 达 到 最 优, 在 信 噪 比 为 10dB 时 的
识别率为 99.3% , 相 关 算 法 模 型 可 用 于 特 种 设 备
金属部件内部缺陷的快速敲击识别及其他智能化
无损检测领域。
参考文献:
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量检 测 方 法 研 究 [ J ] . 应 用 声 学, 2017 , 36 ( 2 ): 105-
图 17 “ 二元信息融合 + 噪声泛化” 模型在不同信号
110.
融合权重时的识别率
[ 3 ] 詹绍正, 宁宁, 杨鹏飞, 等 . 复合材料夹芯结构 的 数 字
图 18 为模型 E 和 D 在 不 同 信 噪 比 下 的 识 别
化敲击 检 测 技 术 研 究 [ J ] . 航 空 制 造 技 术, 2018 , 61
率, 可见模型 E 的识别率明显优于模型 D 的, 其在
( 3 ): 90-94 , 100.
10 , 5 dB 信 噪 比 时 的 识 别 率 分 别 为 99.3% , [ 4 ] 周飞 . 音频技术在蠕墨铸铁检测中的应用[ J ] . 铸造技
80.4% , 表现出 较 强 的 鲁 棒 性。进 一 步 地, 模 型 E 术, 2019 , 40 ( 6 ): 573-576.
与参 考 文 献 [ 19 ] 建 立 的 20 层 卷 积 神 经 网 络 模 型 [ 5 ] 刘荣梅, 孙梁, 周克印 . 敲击锤参数对风力机叶片声振
( CNN ) 进行对比, 在信噪比为 10dB 时模型 E 的识 法检测深度的影响[ J ] . 无损检测, 2016 , 38 ( 5 ): 5-9.
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别率要优于基于敲击振动信号的 CNN 模型( 98.2% )
的识 别 率, 稍 低 于 基 于 敲 击 声 信 号 的 CNN 模 型 锅炉检验用检验锤: CN210720270U [ P ] .2020-06-09.
[ 7 ] SUN D , YAN Y , CARTER R M , etal.On-line
( 100% ) 的, 但文章所构建模型的可解释性要 优于
nonintrusivedetectionofwoodp elletsinp neumatic
CNN 模型的, 而且对硬件设备的要求也相对较低,
conve y in g p i p elines usin g vibration and acoustic
更适合工程应用。
sensors [ J ] .IEEE TransactionsonInstrumentation
andMeasurement , 2014 , 63 ( 5 ): 993-1001.
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[ 10 ] 杨勇, 芦俊伟, 李荣喆, 等 . 基于 Bur g 功率谱的无砟轨
图 18 模型 E 和 D 在不同信噪比下的识别率
道功能层 缺 陷 边 缘 估 计 方 法 研 究 [ J ] . 振 动 与 冲 击,
5 结论 2020 , 39 ( 10 ): 1-6.
[ 11 ] TOKUDA K , NANKAKU Y , TODA T , etal.S p eech
( 1 )在局部敲击激励下, 金属部件的敲击信息
s y nthesis based on hidden Markov models [ J ] .
与被敲击部位的结构完整性密切相关, 特定的频域 Proceedin g softheIEEE , 2013 , 101 ( 5 ): 1234-1252.
特征峰对应着特定的缺陷形式; 缺陷的存在会导致 ( 下转第 35 页)
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2021 年 第 43 卷 第 8 期
无损检测

