本文關(guān)鍵詞：機(jī)電設(shè)備故障音頻特征提取方法研究

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【摘要】：針對機(jī)電設(shè)備的故障音頻信號特征,深入研究了ICA信號處理過程并引入了基于負(fù)熵的快速不動點(diǎn)算法。提出了基于EMD-ICA的故障音頻特征提取方法,通過EMD的自適應(yīng)分解能力,解決了ICA處理過程中信號源數(shù)目的限制問題,同時(shí)利用ICA方法的盲源分離能力,避免了EMD分解的模態(tài)混疊現(xiàn)象。實(shí)驗(yàn)表明:通過EMD-ICA方法,能有效對機(jī)電設(shè)備故障音頻特征進(jìn)行提取,在故障診斷的準(zhǔn)確性和魯棒性方面具有優(yōu)勢。
【作者單位】： 河北工業(yè)大學(xué)機(jī)器人與自動化研究所;
【關(guān)鍵詞】： 負(fù)熵 快速不動點(diǎn) EMD 特征提取 故障診斷
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51175145)
【分類號】：TH17
【正文快照】： 0引言機(jī)電設(shè)備的故障在發(fā)展過程中,聲音通常都會出現(xiàn)變化,有經(jīng)驗(yàn)的工人往往能從細(xì)微的聲音變化中判斷出設(shè)備的故障狀態(tài)。隨著信號處理技術(shù)的發(fā)展,在故障診斷領(lǐng)域,音頻信號的利用逐漸成為人們關(guān)注的熱點(diǎn)。然而在設(shè)備實(shí)際運(yùn)行時(shí),音頻信號相互混疊,存在嚴(yán)重的散射和混響現(xiàn)象,同時(shí)

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3 熊p，

本文編號：928893