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题名基于听觉显著性特征的发电机组主轴承性能评估
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作者
石庆升
陈家良
董哲
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机构
河南工业大学机电工程学院
河南工业大学电气工程学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第1期205-214,共10页
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基金
国家自然科学基金(61403124)
河南省高等学校青年骨干教师培养计划(2019GGJS095)
河南工业大学博士启动基金(2020BS010)。
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文摘
人类的听觉系统在处理声音信号这类非平稳、非线性信号上具备优异的识别能力及抗噪能力。依据振动与声音信号同源性的特点,提出了一种基于听觉显著性信号的数据降噪、典型特征提取和自组织映射(self-organizing feature map,SOM)网络相结合进行发电机组主轴承性能评估的方法。首先,利用Gammatone滤波器组构建人的耳蜗模型对原始振动信号进行识别,并剔除噪声信号。其次,通过模拟人耳的听觉注意机制获得显著帧和显著通道的典型特征构建特征空间。最后,将构建的特征空间分为训练样本和测试样本两部分,利用SOM网络实现发电机组主轴承的性能评估。试验结果表明,所提出的性能评估方法能够精准地识别噪声信号并构建特征空间,可有效评估发电机组主轴承的性能,为其视情维修提供依据。
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关键词
发电机组主轴承
性能评估
耳蜗谱图
显著帧信号
显著通道信号
自组织映射网络
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Keywords
main bearing of generator set
performance evaluation
cochlea-gram
significant frame signal
significant channel signal
self-organizing map
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分类号
TH17
[机械工程—机械制造及自动化]
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