【摘 要】
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轴承音频信号包含了大量的运行状态信息,与振动信号相比,音频信号的采集是非接触式的,具有使用方便和成本低廉等优势。通过提取机械轴承音频信号的Mel频率倒谱系数(MFCC)特征
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,上海大学计算机学院
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轴承音频信号包含了大量的运行状态信息,与振动信号相比,音频信号的采集是非接触式的,具有使用方便和成本低廉等优势。通过提取机械轴承音频信号的Mel频率倒谱系数(MFCC)特征参数,并使用具有良好识别和抗噪性能的隐马尔可夫模型(HMM)分析轴承运行状态,首次将HMM对音频信号的分析方法应用于故障诊断。为了能够实现对轴承故障的实时诊断,采用计算量较小的离散HMM(DHMM)模型加快训练和识别速度。实验结果表明,该方法对轴承运行状态的识别正确率接近90%,识别时间约为31ms,效果较好,有效可行,具有很好的应用前景。
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