【摘 要】
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轴承音频信号包含了其运行状态的许多重要信息,通过这些信息的恰当分析、处理就能对轴承故障进行有效诊断.与振动信号相比,音频信号的采集是非接触式的,具有使用方便、成本低
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轴承音频信号包含了其运行状态的许多重要信息,通过这些信息的恰当分析、处理就能对轴承故障进行有效诊断.与振动信号相比,音频信号的采集是非接触式的,具有使用方便、成本低廉等优势.因此,将基于音频信号的隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)建模方法引入到轴承故障诊断研究,以PC机为平台,在Visual C++ 7.0环境下设计开发了一套功能完善、操作方便、界面友好的轴承音频故障诊断系统。主要介绍了诊断系统的体系结构,HMM方法建模的步骤和故障诊断过程中的具体应用操作。多次实验结果表明,效果良好。
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