基于EMD-SVD的声发射信号特征提取及分类方法 |
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引用本文: | 徐锋,刘云飞.基于EMD-SVD的声发射信号特征提取及分类方法[J].应用基础与工程科学学报,2014(6). |
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作者姓名: | 徐锋 刘云飞 |
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作者单位: | 南京林业大学信息科学技术学院; |
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基金项目: | 江苏省第七批“江苏省六大人才高峰”项目(DZXX-149-148);江苏高校优势学科建设工程一期项目(苏政办发2011-137-5);南京林业大学科技创新基金(163070080);南京林业大学“十五”人才基金(163070505) |
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摘 要: | 针对胶合板损伤声发射(AE)信号的非平稳性和损伤类别特征相互重叠的实际情况,提出了基于经验模态分解(EMD)和奇异值分解(SVD)相结合的信号特征提取与识别方法.首先对AE信号进行EMD分解,运用互相关系数和方差贡献率筛选出包含主要信息的本征模态函数(IMF)分量;其次对各IMF分量构建的初始特征矩阵进行SVD分解,将得到的奇异值作为表征各损伤信号的特征向量;最后建立Mahalanobis距离判别函数对各损伤信号进行识别分类.五层胶合板损伤的实测数据表明,该方法能够方便地提取出AE信号特征并对其损伤类型进行有效的识别.
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关 键 词: | 声发射 经验模态分解 奇异值分解 特征提取 Mahalanobis距离 |
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