基于声学方法的流化床React器结块特征提取与预警

作者研究了可听声发射在乙烯聚合流化床React器中监测颗粒团聚的潜在用途，并在本文中进行了报道。 比较了正常信号和团聚信号之间的功率谱质心偏移，并确认了声信号的能量分布在团聚条件下发生了变化。 在此基础上，通过小波包分解（WPD）分解声信号，并将每个子带的能量比设置为声纹。 随后，引入主成分分析（PCA）以减少特征向量的维数。 此外，基于正常信号，可以通过支持向量数据描述（SVDD）创建聚集警告模型，以避免由于缺乏聚集样本而导致描述准确性下降。 最后，设计了一个合适的报警率（AR）参数，以解决由