融合声场法向变化的双面声像故障诊断方法研究

论文摘要

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。

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文章来源

类型: 期刊论文

作者: 侯俊剑,马军,房占鹏,杜文辽

关键词: 故障诊断,近场声全息,小波特征,随机森林

来源: 振动工程学报 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技

专业: 物理学,计算机软件及计算机应用

单位: 郑州轻工业学院机电工程学院,河南省机械装备智能制造重点实验室

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)

分类号: TP391.41;O429

DOI: 10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.2019.05.021

页码: 927-934

总页数: 8

文件大小: 1979K

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标签：故障诊断论文;  近场声全息论文;  小波特征论文;  随机森林论文;