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作者：侯春尧;毛延翩;谭大文;张洪毅;周益;张敬华;黄松岭;
单位：三峡金沙江川云水电开发有限公司永善溪洛渡电厂;中国长江电力股份有限公司;清华大学水圈科学与水利工程全国重点实验室;清华大学电机工程与应用电子技术系;
摘要：为解决混凝土大坝活动裂纹电磁辐射信号与电磁干扰信号混淆、识别准确率低的问题，该文提出一种基于集成经验模态分解（EEMD）-支持向量机（SVM）的混凝土大坝活动裂纹电磁辐射信号识别方法。该方法利用EEMD将混凝土大坝周围环境电磁辐射信号分解为多个本征模态函数，构建汉克尔矩阵和奇异值分解方法，获取不同本征模态函数的平均值、方差和峭度值等信号特征量，结合SVM识别混凝土大坝活动裂纹电磁辐射信号和周围环境干扰噪声。对400组混凝土活动裂纹电磁辐射信号与干扰噪声进行比较，所提出的方法识别成功率高，最终识别准确率大于95%，高于其他传统信号处理算法的识别率，可为混凝土大坝活动裂纹的识别提供参考依据。
关键词：混凝土大坝;活动裂纹;电磁辐射;EEMD-SVM;信号识别
基金资助：国家重点研发计划项目（2022YFF0607500）; 全国重点实验室自主课题（SKLD22M02）; 三峡金沙江川云水电开发有限公司永善溪洛渡电厂科研项目资助（Z412302001）
