一种等离子体放电模式分类识别方法、系统、设备及终端技术方案

本发明专利技术属于高压放电技术领域，公开了一种等离子体放电模式分类识别方法、系统、设备及终端，获取等离子体源放电声信号并确定放电模式；对获取的等离子体源放电声信号进行预处理后提取时域以及时频域特征，并构造特征向量；训练分类模型，并利用训练好的分类模型进行放电模式的分类识别。本发明专利技术提供的基于声信号特征的等离子体放电模式分类方法，属于非接触式检测方法，检测精度较高。本发明专利技术仅需通过声传感器等便携式收音工具获得等离子体源的声信号，就可以快速实现对其放电模式的分类，具有响应速度快、成本低、操作简单等特点。本发明专利技术无需昂贵的检测设备，操作简单，也不需要特殊的检测环境，不受放电装置的约束，具有良好的工业应用价值。业应用价值。业应用价值。

【技术实现步骤摘要】
一种等离子体放电模式分类识别方法、系统、设备及终端


[0001]本专利技术属于高压放电
，尤其涉及一种等离子体放电模式分类识别方法、系统、设备及终端。

技术介绍

[0002]目前，气体放电产生的等离子体已广泛应用于许多领域。等离子体放电中存在着不同的放电模式，例如电晕放电、类辉光放电、火花放电、辉光模式等。由于不同的放电模式特性不同，各有不同的应用。基于电晕放电原理的静电除尘器在工业中得到广泛应用。此外，电晕放电还能产生臭氧，可用于消毒。辉光放电均匀，因此它很好地应用于表面改性和生物医学治疗。而火花放电通常应用于等离子体点火系统。因此，在使用等离子体进行工业应用时，准确、实时地确定等离子体的放电模式显得十分重要。
[0003]目前，现有的等离子体放电模式分类识别方法主要有电学检测、光学检测、图像检测等方法，但是这些方法存在着检测成本高、对检测条件要求高、操作复杂等缺点。其中，电学检测是接触式检测手段，对设备的要求较高；光学检测依赖专用的昂贵检测设备，且检测时间较长，成本较高，且操作较为复杂；图像检测对检测的环境以及光线条件又较为严苛。所以，如果想进一步推广等离子体的工业应用价值，亟需开发一种新的等离子体放电模式分类识别方法。
[0004]等离子体在工业应用中需要实时且准确地识别出放电模式，避免放电不稳定时，模式发生转变，对相关工业应用造成不好的效果甚至危害。因此，需要进一步改进和优化现有分类识别技术，在保证识别高精度的同时又能降低检测的复杂度以及成本，促进等离子体工业应用的发展。
[0005]通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：现有的等离子体放电模式分类识别方法中，电学检测方法是接触式检测手段，对设备的要求较高；光学检测方法依赖专用的昂贵检测设备，且检测时间较长，成本较高，且操作较为复杂；图像检测方法对检测的环境以及光线条件又较为严苛。

技术实现思路

[0006]针对现有技术存在的问题，本专利技术提供了一种等离子体放电模式分类识别方法、系统、设备及终端，尤其涉及一种基于声信号特征的等离子体放电模式分类识别方法、系统、介质、设备及终端。
[0007]本专利技术是这样实现的，一种等离子体放电模式分类识别方法，等离子体放电模式分类识别方法包括：获取等离子体源放电声信号并确定放电模式；对获取的等离子体源放电声信号进行预处理后提取时域以及时频域特征并构造特征向量；训练分类模型，并利用训练好的分类模型进行放电模式的分类识别。
[0008]进一步，等离子体放电模式分类识别方法包括以下步骤：
[0009]步骤一，获取等离子体源在不同放电模式下的声信号；
[0010]步骤二，对获得的声信号进行去噪滤波处理；
[0011]步骤三，对去噪滤波后的声信号进行时域以及时频域特征提取，构造特征向量；
[0012]步骤四，对不同模式下的样本声信号的特征向量，采用分类算法训练分类模型；
[0013]步骤五，将获得的未知模式的声信号输入已训练好的分类模型，对等离子体源的放电模式进行分类识别。
[0014]进一步，步骤一中的获取等离子体源在不同放电模式下的声信号包括：
[0015](1)获取等离子体源放电声信号的采集工具；
[0016](2)获取等离子体源；
[0017](3)确定等离子体源的放电模式。
[0018]进一步，步骤(2)中的等离子体源包括针针放电、针板放电、表面微放电、介质阻挡放电以及射流。
[0019]进一步，步骤(3)中的等离子体源的放电模式包括电晕放电、细丝放电、类辉光放电、火花放电以及辉光放电。
[0020]进一步，步骤三中的对滤波后的声信号进行时域以及时频域特征提取包括：
[0021]提取的时域特征为短时平均能量，提取的时频域特征为STFT；
[0022]时域特征短时平均能量的计算公式为：
[0023][0024]时频域特征STFT的计算公式为：
[0025][0026][0027]特征向量形式为：
[0028]Feature＝[E
n
(k),X
n
(k),P
n
(k)]。
[0029]本专利技术的另一目的在于提供一种应用所述的等离子体放电模式分类识别方法的等离子体放电模式分类识别系统，等离子体放电模式分类识别系统包括：
[0030]声信号获取模块，用于获取等离子体源在不同放电模式下的声信号；
[0031]声信号预处理模块，用于对获得的声信号进行去噪滤波处理；
[0032]特征提取模块，用于对去噪滤波后的声信号进行时域以及时频域特征提取，构造特征向量；
[0033]分类模型训练模块，用于对不同模式下的样本声信号的特征向量，采用分类算法训练分类模型；
[0034]放电模式分类识别模块，用于将获得的未知模式的声信号输入已训练好的分类模型，对等离子体源的放电模式进行分类识别。
[0035]本专利技术的另一目的在于提供一种计算机设备，计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行所述的等离子体放电模式分类识别方法的步骤。
[0036]本专利技术的另一目的在于提供一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时，使得处理器执行所述的等离子体放电模式分类识别方法的步骤。
[0037]本专利技术的另一目的在于提供一种信息数据处理终端，信息数据处理终端用于实现所述的等离子体放电模式分类识别系统。
[0038]结合上述的技术方案和解决的技术问题，本专利技术所要保护的技术方案所具备的优点及积极效果为：
[0039]第一，针对上述现有技术存在的技术问题以及解决该问题的难度，紧密结合本专利技术的所要保护的技术方案以及研发过程中结果和数据等，详细、深刻地分析本专利技术技术方案如何解决的技术问题，解决问题之后带来的一些具备创造性的技术效果。具体描述如下：
[0040]本专利技术提供的基于声信号特征的等离子体放电模式分类方法，属于非接触式检测方法，检测精度较高。与其它传统检测方法相比，本专利技术仅需通过声传感器等便携式收音工具获得等离子体源的声信号，就可快速实现对其放电模式的分类，具有响应速度快、成本低、操作简单等特点。本专利技术提供的基于声信号特征的等离子体放电模式分类识别方法，无需昂贵的检测设备，操作简单，也不需要特殊的检测环境，不受放电装置的约束，具有良好的工业应用价值。
[0041]第二，把技术方案看做一个整体或者从产品的角度，本专利技术所要保护的技术方案具备的技术效果和优点，具体描述如下：
[0042]本专利技术提供的等离子体放电模式分类识别方法属于非接触式检测方法，仅需通过声传感器等便携式收音工具获得等离子体源的声信号，就可快速实现对其放电模式的分类，具有响应速度快、成本低、操作简单等特点。
[0043]第三，作为本专利技术的权利要求的创造性辅助证据，还体现在以下几个重要方面：
[0044](1)本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种等离子体放电模式分类识别方法，其特征在于，等离子体放电模式分类识别方法包括：获取等离子体源放电声信号并确定放电模式；对获取的等离子体源放电声信号进行预处理后提取时域以及时频域特征并构造特征向量；训练分类模型，并利用训练好的分类模型进行放电模式的分类识别。2.如权利要求1所述等离子体放电模式分类识别方法，其特征在于，等离子体放电模式分类识别方法包括以下步骤：步骤一，获取等离子体源在不同放电模式下的声信号；步骤二，对获得的声信号进行去噪滤波处理；步骤三，对去噪滤波后的声信号进行时域以及时频域特征提取，构造特征向量；步骤四，对不同模式下的样本声信号的特征向量，采用分类算法训练分类模型；步骤五，将获得的未知模式的声信号输入已训练好的分类模型，对等离子体源的放电模式进行分类识别。3.如权利要求2所述等离子体放电模式分类识别方法，其特征在于，步骤一中的获取等离子体源在不同放电模式下的声信号包括：(1)获取等离子体源放电声信号的采集工具；(2)获取等离子体源；(3)确定等离子体源的放电模式。4.如权利要求3所述等离子体放电模式分类识别方法，其特征在于，步骤(2)中的等离子体源包括针针放电、针板放电、表面微放电、介质阻挡放电以及射流。5.如权利要求3所述等离子体放电模式分类识别方法，其特征在于，步骤(3)中的等离子体源的放电模式包括电晕放电、细丝放电、类辉光放电、火花放电以及辉光放电。6.如权利要求2所述等离子体放电模式分类识别方法，其特征在于，步骤三中的对滤波后的声信号进行时域以及时频域特征提取包括：提取...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊紫兰，王渝淇，王兵凯，王威逸，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：