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复杂背景噪声下风机叶片裂纹故障声学特征提取方法
被引量:
16
1
作者
赵娟
陈斌
+1 位作者
李永战
高宝成
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期117-122,共6页
针对大型风机叶片裂纹故障声学诊断问题,提出一种非接触式的叶片状态远程在线声学监测系统,给出了叶片裂纹故障的声学特征自适应提取方法.首先设计了面向复杂环境噪声的原始声信号预处理算法,然后采用1/6倍频程粗略刻画叶片声信号的频...
针对大型风机叶片裂纹故障声学诊断问题,提出一种非接触式的叶片状态远程在线声学监测系统,给出了叶片裂纹故障的声学特征自适应提取方法.首先设计了面向复杂环境噪声的原始声信号预处理算法,然后采用1/6倍频程粗略刻画叶片声信号的频谱总体变化趋势,提取无量纲的倍频程能量比构造支持向量机分类器的输入特征向量,最后引入主成分分析法自适应的优化高维特征空间.风场实测数据验证了该算法的有效性.
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关键词
风机叶片
故障诊断
特征提取
1/6倍频程
主成分分析
原文传递
题名
复杂背景噪声下风机叶片裂纹故障声学特征提取方法
被引量:
16
1
作者
赵娟
陈斌
李永战
高宝成
机构
北京邮电大学自动化学院
广东德风科技有限公司工程部
出处
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第5期117-122,共6页
文摘
针对大型风机叶片裂纹故障声学诊断问题,提出一种非接触式的叶片状态远程在线声学监测系统,给出了叶片裂纹故障的声学特征自适应提取方法.首先设计了面向复杂环境噪声的原始声信号预处理算法,然后采用1/6倍频程粗略刻画叶片声信号的频谱总体变化趋势,提取无量纲的倍频程能量比构造支持向量机分类器的输入特征向量,最后引入主成分分析法自适应的优化高维特征空间.风场实测数据验证了该算法的有效性.
关键词
风机叶片
故障诊断
特征提取
1/6倍频程
主成分分析
Keywords
turbine blades
fault diagnosis
feature extraction
1/6 octave
principal component analysis
分类号
TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂背景噪声下风机叶片裂纹故障声学特征提取方法
赵娟
陈斌
李永战
高宝成
《北京邮电大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
16
原文传递
已选择
0
条
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