%0 Journal Article
%A 伍林峰1
%A 2
%A 冯早1
%A 2
%A 朱雪峰1
%A 2
%T 基于优化VMD和连续隐马尔科夫模型的管道堵塞状态评估
%D 2020
%R 
%J 振动与冲击
%P 214-222
%V 39
%N 22
%X 本文面向U型管堵塞状态演变过程中故障程度的评估问题，提出一种基于低频声压信号分析和连续隐马尔科夫模型(Continuous hidden Markov model, CHMM)的U型管堵塞状态评估方法。该方法首先利用声波作为激励来观测U型管沉积物的堆积程度，对不同堵塞状态下的低频声压信号进行变分模态分解(Variational mode decomposition, VMD)，根据分量幅值谱图确定变分模态分解的最佳模态分解数 并通过声压级变换筛选有效的IMF分量；然后提取有效IMF(Intrinsic Mode Function,IMF)分量的多尺度熵(Multi-scale entropy, MSE)特征，构建反映U型管不同程度堵塞状态的特征向量，最后将特征向量用于CHMM模型训练，建立能对U型管堵塞状态进行评估的模型。通过对U型管不同程度堵塞状态的试验数据进行测试，评估结果表明：该模型能准确评估U型管堵塞状态的程度变化，具有一定的工程应用价值。
%U https://jvs.sjtu.edu.cn/CN/abstract/article_9997.shtml