【摘 要】
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文章采用局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)和最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LSSVM)相结合的方法进行扬声器异音故障诊断的研究。首先
【机 构】
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广西自动检测技术与仪器重点实验室,桂林电子科技大学电子工程与自动化学院
【基金项目】
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广西科技基地和人才专项“电动扬声器异音智能检测与自动分类系统开发”(桂科AD19110026)。
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文章采用局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)和最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LSSVM)相结合的方法进行扬声器异音故障诊断的研究。首先,选取正常扬声器与漏气、铁粉杂质、小音三种故障类型的扬声器作为研究对象,在实验平台上对上述四种类型扬声器施加激励信号。然后,获得不同类型的响应信号并对其进行LMD分解,得到一系列乘积函数(Product function,PF),求出它们的能量熵,构成特征向量。最后,将提取的
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