高壓水射流靶物材質的識別與分類研究.pdf

1、高壓水射流技術是近年來發(fā)展迅速的一項新技術，已廣泛應用于各行各業(yè)。當使用高壓水射流對地雷進行切割操作時，具有許多優(yōu)點。如果在切割地雷之前，同時可以利用高壓水射流探測地雷，實現(xiàn)探雷與排雷一體化作業(yè)，這將具有很好的應用價值。目前國內外對該項技術的研究分析基本空白，本文提出的將高壓水射流技術應用到探測地雷上的研究是一項原創(chuàng)性研究，要利用高壓水射流來實現(xiàn)探測地雷的功能，首先必須對靶物材質的識別與分類進行研究，而其中關鍵技術之一是對高壓水射流探測

2、過程中產生的靶物反射聲信號的識別與分類研究。
　　針對利用靶物反射聲進行探測地雷中涉及的聲音信號預處理、特征值提取以及識別分類器設計等方面，本文開展了以下幾方面研究工作:首先分析了靶物反射聲存在的背景噪聲，在靶物反射聲信號非平穩(wěn)性等特點的基礎上，提出了一種自適應的EMD閾值降噪的靶物反射聲信號預處理方法;分析了目前關于聲音信號的特征值提取方法和識別分類器設計方法的國內外研究現(xiàn)狀，闡述了小波包短時能量特征參數(shù)和Mel頻率倒譜特征參數(shù)

3、的靶物反射聲信號特征值提取的基本原理，分析了SVM與LS-SVM應用于本文中的靶物材質識別分類的特點，并詳細說明了應用LS-SVM所建立的多類分類器的算法原理，以及采用網格搜索和交叉驗證相結合的參數(shù)優(yōu)化方法。設計了試驗裝置和試驗方案，進行高壓水射流探測靶物的實際實驗，進行靶物反射聲信號的實時采集，利用上述方法和基于MATLAB編寫的靶物反射聲信號降噪預處理、特征值提取以及多類分類器的測試程序對實測靶物反射聲信號分別進行處理。同時進行靶物

4、材質識別影響因素分析和對比試驗，利用試驗結果分析靶物內部結構和外形大小因素對靶物材質識別率的影響。
　　試驗結果表明:通過對比分析可以看出EMD閾值去噪后的SNR和相關系數(shù)較小波閾值去噪方法高，同時也很好地保留了原始信號的細節(jié)信息，故本文采用自適應的EMD閾值去噪方法對靶物反射聲信號進行降噪預處理。本文采用的小波包短時能量和Mel頻率倒譜系數(shù)兩種特征值提取方法各具不同的特點。在小波包短時能量特征值結合LS-SVM建立的靶物材質識別

5、方法，LS-SVM選擇徑向核函數(shù)時的平均識別率為97.5％，總耗時為3.023815S。Mel頻率倒譜系數(shù)特征值結合LS-SVM建立的靶物材質識別方法，選擇多項式核函數(shù)時的平均識別率為95.42％，總的耗時為1.902854S。且LS-SVM模型的測試耗時較SVM耗時低。建立的利用交叉驗證和網格搜索相結合的LS-SVM參數(shù)尋優(yōu)的方法最低能夠提高分類器的識別率6.25％。在綜合考慮內部結構和外形大小因素對靶物材質識別效果影響的情況下，由影