基于分块特征提取的近场声全息故障诊断方法在相干故障下的应用

摘要：

通过引入近场声全息和分块特征提取技术,改进了基于声像的故障诊断方法,发展了基于近场声全息模式识别的故障诊断技术.针对多个机械部件对应相同故障频率,并产生相干声场的故障情形进行了加肋板激振的模拟实验,使用传声器阵列扫描技术测取各种状态下声信号,在利用近场声全息技术得到声像进行噪声源识别与定位的基础上,对声像进行整体和分块相结合的奇异值特征,提取方式构造识别向量,然后采用多分类支持向量机进行训练分类,进而用于机械工作状态的诊断.实验结果表明,根据声像的物理特征使用整体和分块相结合的特征提取技巧能够较好改善诊断效果,同时进一步验证了声成像方法在故障诊断领域应用的可行性,并与常规的基于单点或几个孤立测点测试的声学故障诊断方法相比具有优越性,拓展了声学故障诊断技术的应用范围.

关键词：故障诊断、近场声全息、支持向量机、模式识别、奇异值

所属期刊栏目：24

分类号：TB532(声学工程)

资助基金：国家高新技术研究发展计划资助项目2007AA04Z416

在线出版日期：2012-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：555-561