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The Acoustic Emission Signal Recognition based on Wavelet Transform and RBF Neural Network

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJGDC) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Grid and Distributed Computing 바로가기
  • 통권
    Vol.8 No.2 (2015.04)바로가기
  • 페이지
    pp.167-176
  • 저자
    Shaohui Ma, Xiangqian Chen
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A245235

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
The acoustic emission (AE) technology can be used to assess the security condition of oil storage tank without opening pot. Signal recognition is a foundation to analyze the corrosion status for oil storage tanks. Because of inadequateness of the analysis method of parameters, a new acoustic emission signal recognition method is proposed based on wavelet transform and RBF neural network. AE signal was decomposed to 6 layers by db2 wavelet and the space energy of 6-layer detail features is regarded as the vector of the AE signal characteristics. RBF neural network is designed by considering the characteristics of AE signal. The RBF neural network is trained by using the pattern known of acoustic emission signal. RBF network is used to classify experiments to corrosion, crack and condensation acoustic emission signal. The experimental results show that the recognition rate of RBF neural network reaches 93.3%, which reveals the advantage of the acoustic emission signal of neural network recognition. It has some significance of the quantitative analysis to the safety situation of oil storage tanks.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2 The AE Signal Feature Extraction based on Wavelet Transform
  2.1. The Theory of Wavelet Transform
  2.2. The Feature Extraction of AE signal
 3. The Structure of RBF Neural Network
 4. The Results and Analysis of the Experiments
 5. Conclusion
 References

키워드

AE signal wavelet decomposition feature extractio RBF neural network recognition

저자

  • Shaohui Ma [ Henan Mechanical and Electrical Engineering College, Xinxiang 453002, China ]
  • Xiangqian Chen [ Henan Mechanical and Electrical Engineering College, Xinxiang 453002, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJGDC) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJGDC)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Grid and Distributed Computing
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    2005-4262
  • 수록기간
    2008~2016
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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