融合声场法向变化的双面声像故障诊断方法研究

摘要：

声像诊断技术把声诊断问题转化为了图像识别问题,改善了传统的基于单点测试的声诊断鲁棒性,但由于单个声像忽略了三维声场的空间变化信息,在弱故障工况下诊断困难.针对上述问题,基于声场三维特性和信息融合思想,提出了一种基于双面声像模式识别的故障诊断方法.首先基于近场声全息技术构建融合源面声像、全息面声像和两者差值声像的双面声像模型,然后提取Gabor小波纹理特征,并基于随机森林特征选择算法进行特征降维,构建有效声场特征模型进行状态诊断识别.仿真和实验结果表明,基于双面声像模式识别的故障诊断技术是有效可行的,能有效改善弱故障工况的诊断鲁棒性,进一步拓展和改善了基于阵列测量的声像诊断技术.

关键词：故障诊断、近场声全息、小波特征、随机森林

所属期刊栏目：32

分类号：TH165+.3;TB532

资助基金：国家自然科学基金资助项目51505433;河南省科技攻关项目172102210058;河南省高等学校重点科研项目16A460028;郑州轻工业学院博士基金资助项目2014BSJJ015;河南省高校科技创新团队项目18IRTSTHN015

在线出版日期：2019-12-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：927-934