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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明提出了一种基于阵列声纹的风机异音定位及诊断方法。该方法为：获取风机异音信号，对该异音信号进行盲源分离得到多个故障信号；在频域对故障信号依次进行滤波、对数运算以及离散余弦变换，提取到故障信号的倒谱系数作为故障信号的静态特征，并对故障信号的倒谱系数进行动态差分，提取到故障信号动态特征；构建倒谱系数融合特征集，所述倒谱系数融合特征集包括所述静态特征和动态特征，基于该倒谱系数融合特征集，利用卷积神经网络对风机异音进行识别。该方法有利于提高声音信号的识别率，提高了风机故障诊断的准确性。
主权项：1.一种基于阵列声纹的风机异音定位及诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：用阵列传感器获取风机异音信号，对该异音信号进行盲源分离得到多个故障信号；在频域对故障信号依次进行滤波、对数运算以及离散余弦变换，提取到故障信号的倒谱系数作为故障信号的静态特征，并对故障信号的倒谱系数进行动态差分，提取到故障信号动态特征；构建倒谱系数融合特征集，所述倒谱系数融合特征集包括所述静态特征和动态特征，基于该倒谱系数融合特征集，利用卷积神经网络对风机异音进行识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 一种基于阵列声纹的风机异音定位及诊断方法
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