【摘 要】
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简要地介绍了输油管道盗警应力波测试系统和现场数据采集步骤。对采集的盗警信号进行了小波分解,并统计了不同频带上盗警信号的相对能量分布,提取了盗警信号在各频带能量分布
【机 构】
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北华航天工业学院电子工程系,北京信息科技大学自动化学院,
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简要地介绍了输油管道盗警应力波测试系统和现场数据采集步骤。对采集的盗警信号进行了小波分解,并统计了不同频带上盗警信号的相对能量分布,提取了盗警信号在各频带能量分布特征。实验分析表明:160~320 Hz频带是关键频带,对该频带的信号进行细分,可识别盗警信号。研究结果为识别盗警信号提供了新的途径。
Briefly introduced the pilferage stress wave test system and field data acquisition steps of oil pipeline. The collected burglar-alarm signals are decomposed by wavelet, and the relative energy distributions of the burglar-alarm signals in different frequency bands are calculated. The energy distribution characteristics of the burglar-police signals are extracted. Experimental analysis shows that: 160 ~ 320 Hz band is the key band, the band signal subdivision can identify the burglar alarm signal. The results provide a new way to identify the burglar alarm signals.
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