基于谱熵梅尔积和改进VMD的轴承故障预警

针对传统轴承故障预警实时性较差、故障特征提取准确性影响预警效果的问题,将语音端点识别思想进行迁移,采用谱熵梅尔积特征的双门限法实时追踪故障起始点.为克服变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)参数选取不当和端点效应对提取效果造成的影响,提出能量差网格搜索法对VMD进行参数寻优,并用支持向量回归机对端点效应进行抑制,结合多尺度加权排列熵在检测振动信号随机性方面的优势,充分发挥VMD对信号的重构能力,对起始点后的故障段进行特征捕捉.通过实际轴承故障信号的实验及数据分析,验证了该方法在轴承故障预警中的有效性.

基于谱熵梅尔积的语音端点检测方法

为了克服传统语音端点检测算法在低信噪比环境下准确率低的问题,提出一种基于谱熵梅尔积(MFPH)的语音端点检测算法.首先,提取带噪语音信号的梅尔频率倒谱系数中的第一维参数MFCC0,将其与谱熵的乘积作为最终区分语音段和背景噪声段的融合特征参数;然后,结合模糊C均值聚类算法和贝叶斯信息准则(BIC)算法对MFPH特征参数门限值进行自适应估计;最后,采用双门限法进行语音端点检测.实验结果证明,与传统方法比较,该方法在-5~15 d B低信噪比环境下的语音端点检测准确率有较大提高.