作者：李铁军; 王宁; 赵义鹏; 刘今越故障检测梅尔频率倒谱系数bp神经网络广义互相关声源定位
摘要：传统的机械故障诊断系统需要在被监测本体上安装传感器,只能定点定性监测,无法大范围监测,且可移植性差、智能性弱。针对此问题设计了基于四元声学传感器阵列的故障声源定位系统,能实现故障声源的识别及定位。首先,通过声学传感器采集机械设备运行过程中的声音信号,提取其Mel频率倒谱系数。然后,经BP神经网络对声音信号进行识别判断,若为故障声则采用广义互相关算法计算其时间延迟,进行定位。利用该系统对台式钻床空转、正常、磨损、崩刃四种工况进行识别定位测试,实验结果表明,该系统的工况识别准确率可达到89%,故障声源定位精度误差在6cm以内,具有较好的故障声源识别及定位功能。
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