本文關(guān)鍵詞：基于聲音信號(hào)的故障診斷研究及應(yīng)用

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【摘要】：近些年,基于聲音信號(hào)的故障診斷技術(shù)被應(yīng)用在多個(gè)領(lǐng)域,例如風(fēng)機(jī)故障診斷、發(fā)動(dòng)機(jī)故障診斷、放電故障診斷等�；诼曅盘�(hào)的故障診斷應(yīng)用繁多,其也逐漸成為故障診斷領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱點(diǎn),并引起了諸多學(xué)者的關(guān)注。目前,基于聲音信號(hào)的故障診斷研究仍存在一些問(wèn)題,如：采集到的聲信號(hào)信噪比較低、故障診斷分類(lèi)器無(wú)法實(shí)現(xiàn)類(lèi)別增量學(xué)習(xí)、大多故障診斷系統(tǒng)的應(yīng)用太過(guò)局限等。針對(duì)以上問(wèn)題,‘本文主要研究了診斷系統(tǒng)的濾波、信號(hào)特征提取以及信號(hào)的類(lèi)別增量學(xué)習(xí)算法；所做工作如下：’首先,介紹了故障診斷的常用濾波方法。因采集的聲信號(hào)信噪比較低,故本文對(duì)聲信號(hào)的常用濾波算法進(jìn)行了簡(jiǎn)單的介紹與分析,主要的濾波方法有：奇異值分解濾波、小波濾波、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解濾波。特別的,針對(duì)傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解濾波存在的一些問(wèn)題,本文對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn),增強(qiáng)了信號(hào)的濾波效果。其次,分別采用基于小波包分解能量、經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解能量以及梅爾倒譜系數(shù)的特征提取方法對(duì)聲信號(hào)進(jìn)行特征提取,將得到的特征向量送入SVM分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練,診斷實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于上述特征的診斷系統(tǒng)擁有較高的診斷正確率。此外,一般的診斷系統(tǒng)不具備類(lèi)別增量學(xué)習(xí)功能,本文對(duì)類(lèi)別增量學(xué)習(xí)算法進(jìn)行了探究。最后,開(kāi)發(fā)了基于C、Matlab以及MS SQL的故障診斷平臺(tái)。通過(guò)c與Matlab混編技術(shù),可將Matlab中的算法函數(shù)在C環(huán)境下編譯運(yùn)行,大大節(jié)約了開(kāi)發(fā)系統(tǒng)的時(shí)間,通過(guò)MS SQL數(shù)據(jù)庫(kù)可對(duì)現(xiàn)場(chǎng)采集的數(shù)據(jù)進(jìn)行簡(jiǎn)單管理,方便的實(shí)現(xiàn)用戶對(duì)數(shù)據(jù)的查詢(xún)、刪除以及添加操作。
【關(guān)鍵詞】：故障診斷 小波包分解 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解 類(lèi)別增量學(xué)習(xí) 支持向量機(jī) 混合編程
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TN912.3
【目錄】：

• 摘要8-9
• ABSTRACT9-11
• 第一章 緒論11-19
• 1.1 課題研究的背景和意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-16
• 1.2.1 故障信號(hào)的時(shí)域分析法13-14
• 1.2.2 故障信號(hào)的頻域分析法14-15
• 1.2.3 故障信號(hào)的時(shí)頻分析法15-16
• 1.3 存在的問(wèn)題16-17
• 1.3.1 存在的主要問(wèn)題16
• 1.3.2 未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)16-17
• 1.4 論文的研究?jī)?nèi)容和結(jié)構(gòu)安排17-19
• 第二章 聲音信號(hào)的常用濾波方法19-39
• 2.1 奇異值分解濾波19-24
• 2.1.1 奇異值分解算法基本原理19-20
• 2.1.2 仿真實(shí)驗(yàn)20-24
• 2.2 小波閩值濾波24-28
• 2.2.1 小波變換基本原理24-25
• 2.2.2 小波閾值去噪基本原理25-26
• 2.2.3 仿真實(shí)驗(yàn)26-28
• 2.3 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解濾波28-37
• 2.3.1 EMD分解算法基本原理29-30
• 2.3.2 EMD濾波算法基本原理30-32
• 2.3.3 仿真實(shí)驗(yàn)32-37
• 2.4 本章小結(jié)37-39
• 第三章 聲信號(hào)的SVM故障診斷39-55
• 3.1 基于聲音信號(hào)的系統(tǒng)故障診斷過(guò)程簡(jiǎn)介39
• 3.2 聲音信號(hào)的特征提取39-43
• 3.2.1 小波包分解能量特征40-41
• 3.2.2 經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解能量特征41-42
• 3.2.3 基于梅爾倒譜系數(shù)的聽(tīng)覺(jué)特征42-43
• 3.3 支持向量機(jī)基本原理及分類(lèi)器訓(xùn)練43-48
• 3.3.1 支持向量機(jī)基本原理43-48
• 3.3.2 分類(lèi)器訓(xùn)練48
• 3.4 故障診斷實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比48-51
• 3.5 類(lèi)別增量學(xué)習(xí)51-53
• 3.6 本章小結(jié)53-55
• 第四章 診斷平臺(tái)開(kāi)發(fā)55-65
• 4.1 平臺(tái)開(kāi)發(fā)55-59
• 4.2 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)59-63
• 4.2.1 SQL Sever與Matlab的數(shù)據(jù)通信59
• 4.2.2 故障診斷平臺(tái)的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)59-63
• 4.3 本章小結(jié)63-65
• 第五章 總結(jié)與展望65-67
• 5.1 論文工作總結(jié)65
• 5.2 工作展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 致謝71-72
• 攻讀學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文72-73
• 學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表73

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4 李t，

本文編號(hào)：876991