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申请/专利权人：桂林电子科技大学

摘要：本发明涉及齿轮故障诊断技术领域，具体涉及一种基于声信号Bark带响度变化特征频率的齿轮故障特征提取方法。本发明首先对采集到的齿轮运行的声音信号按照ISO532‑1：2017标准计算时变特征响度；接着计算各Bark带在时间上对应的响度和，并将各Bark带按照响度和从大到小进行排序，选取出响度和较大的一部分Bark带；接着对所选取的各Bark带的时变响度去直流并进行傅里叶变换，选取出变换结果中幅度值最大的频率分量作为该Bark带的响度变化特征频率。将所选取出的Bark带以及对应的Bark带响度变化特征频率作为该声音信号的特征。本发明中按照Bark带对应的响度和以及变化特征频率来表征人对声音信号的感受，便于故障信息的特征提取，并可有效提高齿轮故障的诊断效果。

主权项：1.一种基于声信号Bark带响度变化特征频率的齿轮故障特征提取方法，其特征提取包括以下步骤：步骤S1：使用传声器采集齿轮运行的声音信号，设传声器的采样频率为fs，单位为Hz；声音信号时长为T，单位为s；按照ISO532-1：2017标准对声音信号计算时变特征响度vn,zi，其中n是指将信号时长T按照2ms为分度划分的点数，表示向下取整；将24个临界频带Bark按照0.1Bark为分度划分为240个子频带，i即为对应的频带号，i＝1,2,…,240；zi为心理声学的240个临界频带Bark的频率尺度。步骤S2：计算时变特征响度vn,zi各频带在时间上对应的响度和Nzi。其计算公式如下所示： 步骤S3：将Nzi按照从大到小进行排序，选取出响度和较大的前a％对应的频带，记录它们的Bark频带z1,z2,...,zj,...,z240*a％；步骤S4：对所选取的每个Bark频带zj的时变特征响度vn,zj去直流分量得到v1n,zj，其计算公式为： 步骤S5：令表示向上取整，对v1n,zj补零得到v1d,zj，使得v1d,zj在时间上的总点数等于2c。步骤S6：对v1d,zj作离散傅里叶变换，取单边谱得到Rjk，其中离散傅里叶变换点数为2c，其计算公式如下所示： 其中,k是傅里叶变换得到的谱线对应编号；步骤S7：记录Rjk谱线幅度最大值对应的编号kj，计算其所对应的频率值Hj，用来代表该Bark带的响度变化情况，称为Bark带响度变化特征频率,其计算公式为： 步骤S8：将选取出的Bark频带与其对应的Bark带响度变化特征频率Hj构建成向量[z1,z2,...,zj,...,z240*a％,H1,H2,...,Hj,...,H240*a％]作为采集的一个声音信号的特征向量。

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