1 苏州市轨道交通集团有限公司，江苏 苏州 215008
2 中电科芯片技术(集团)有限公司，重庆 401332
针对振动传感器系统对环境状态中入侵事件识别正确率较低的难题，该文提出了一种基于随机配置网络(SCN)的神经网络结构,用于识别周界入侵的振动传感信号。首先通过搭建振动传感器系统对4种周界入侵信号进行采集,然后利用小波降噪对信号进行降噪预处理,再提取信号的能量特征、过均值率、PAR特征,最后通过随机配置网络神经网络对攀爬、触碰、撞击及剪切4种入侵事件进行识别。其训练集识别准确率可达92.7%，测试集平均识别准确率可达90.7%。实验结果表明，该文所提出方法可对周界入侵信号进行有效识别。
振动传感 随机配置网络 入侵识别 特征提取 vibration sensing stochastic configuration network(SCN) intrusion recognition feature extraction
