基于听觉模型ZCPA的故障诊断特征提取方法研究

将一种听觉模型——ZCPA模型引入机械故障诊断特征提取中。介绍了该模型的基本原理,并根据故障诊断中振动信号分析的特点对模型的具体实现方法进行了一定的调整。利用S函数取代对数函数对耳蜗内毛细胞进行模拟,将频率箱按照频率范围等比递增的方式在频率轴上进行分布;同时,利用Gammatone滤波器组进行耳蜗基底膜的建模。利用ZCPA模型对四种转子故障进行了特征提取试验验证,结果表明,该模型只使用少量特征数据(如16个)即可有效表征不同故障,同时,对同一类型故障的特征提取结果具有很好的稳定性和一致性,具有一定的工程应用前景。