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凡纳滨对虾摄食不同饵料的声音信号分类模型研究 被引量:1
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作者 曹正良 王子贤 +4 位作者 李钊丞 姜珊 蒋千庆 胡庆松 靳雨雪 《南方水产科学》 北大核心 2025年第2期27-37,共11页
利用机器学习技术对凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)摄食不同饵料时的声音信号进行分类,旨在比较不同分类模型的性能,确定最优模型,为对虾养殖中饵料管理的信息化提供参考。研究选取对虾摄食沙蚕、颗粒饲料和鱿鱼时的声音信号,经降噪... 利用机器学习技术对凡纳滨对虾(Litopenaeus vannamei)摄食不同饵料时的声音信号进行分类,旨在比较不同分类模型的性能,确定最优模型,为对虾养殖中饵料管理的信息化提供参考。研究选取对虾摄食沙蚕、颗粒饲料和鱿鱼时的声音信号,经降噪滤波处理后,通过2类方式分类:1)基于音频特征向量,分别建立支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、随机森林(Random forest,RF)和k-最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)模型;2)基于梅尔频谱图,建立卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型。结果表明,结合Mixup数据增强技术和粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的CNN模型在准确率方面表现最佳,达到91.67%。4个模型在识别颗粒饲料的召回率均超过90%,说明摄食颗粒饲料的声音信号相较于摄食沙蚕和鱿鱼等软体饵料更易识别。CNN模型不仅在准确率、精确度、召回率和F1分数等指标上均优于上述传统模型,同时能够适应复杂声学信号的分析需求,具有较大的应用潜力。 展开更多
关键词 凡纳滨对虾 被动声学 声音信号分类 机器学习 卷积神经网络模型
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基于声音信号的转辙机故障诊断研究
2
作者 梁续继 戴胜华 《铁道标准设计》 北大核心 2025年第2期183-190,共8页
铁路信号系统中转辙机的故障率较高,需要采用智能化解决方案对故障进行诊断。传统的解决方案基于电信号,未能充分利用机械电子设备的物理特征。针对这一问题,基于转辙机动作时的声音进行故障诊断。首先,根据转辙机的动作特性提出6种会... 铁路信号系统中转辙机的故障率较高,需要采用智能化解决方案对故障进行诊断。传统的解决方案基于电信号,未能充分利用机械电子设备的物理特征。针对这一问题,基于转辙机动作时的声音进行故障诊断。首先,根据转辙机的动作特性提出6种会影响声音信号的常见机械故障。然后,根据声音诊断在特征提取方面的不同路线,采用3种技术方案。端到端方案通过wav2vec2.0语音识别框架直接进行训练和识别;特征矩阵方案提取声音信号的梅尔倒谱系数(MFCC),通过主成分分析(PCA)得到固定尺寸的特征矩阵,由多分类支持向量机(SVM)进行故障分类;声音图像化方案生成声音信号的语谱图,同时建立卷积神经网络VGG16的轻量化改进模型,将语谱图输入至该模型中进行训练和识别。实验结果表明,3种技术方案均能有效地对包括正常工作和6种故障类型的7种工作状态实现诊断,准确率分别为99.8%、94.2%和96.6%。验证了基于声音进行转辙机故障诊断的3种技术方案的可行性,并体现了语音领域技术在转辙机故障诊断中的应用价值。 展开更多
关键词 转辙机 故障诊断 声音信号 特征提取 wav2vec2.0 MFCC 语谱图
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基于PO-VMD-BiLSTM和声音信号的传动齿轮箱点蚀故障诊断
3
作者 张淋杭 吴鲁纪 +4 位作者 师陆冰 杨林杰 江鹏 齐建军 秦佳音 《机电工程》 北大核心 2025年第8期1469-1478,共10页
传动齿轮箱在运转过程中时常伴随着大量的噪声,会影响基于声音信号进行故障诊断的准确度,因此,针对齿轮箱点蚀声音信号故障特征难以提取、故障准确精度低的问题,提出了一种基于鹦鹉优化变分模态分解算法(PO-VMD)-双向长短期记忆网络(BiL... 传动齿轮箱在运转过程中时常伴随着大量的噪声,会影响基于声音信号进行故障诊断的准确度,因此,针对齿轮箱点蚀声音信号故障特征难以提取、故障准确精度低的问题,提出了一种基于鹦鹉优化变分模态分解算法(PO-VMD)-双向长短期记忆网络(BiLSTM)和声音信号的传动齿轮箱点蚀故障诊断方法。首先,分析了鹦鹉优化变分模态分解算法和双向长短期记忆网络,利用声压传感器采集了齿轮箱的声音信号;然后,基于VMD的参数需要优化的问题,采用PO优化算法对关键参数进行了寻优,利用PO-VMD优化算法提取了声音信号中的时域特征,建立了声音信号的特征向量;最后,利用BiLSTM网络模型对故障特征进行了训练测试,实现了齿轮箱的故障识别目的,并利用中心距91.5 mm齿轮疲劳实验台,采集了不同程度的点蚀故障的声音信号,对基于PO-VMD-BiLSTM和声音信号的传动齿轮箱点蚀故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:基于PO-VMD-BiLSTM的传动齿轮箱不同程度的点蚀故障的声音故障诊断识别的准确度从60.75%提升到了97.75%,识别准确度提升了约61.67%。该方法可以有效提高基于声音信号的传动齿轮箱点蚀故障诊断的准确度。 展开更多
关键词 机械传动系统 声音信号 模拟仿真信号构建 鹦鹉优化变分模态分解 双向长短期记忆网络 声音故障诊断识别
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基于自适应小波阈值的皮带机故障声音信号去噪算法研究
4
作者 李磊 江帅帅 +1 位作者 徐崇杰 沙明璇 《控制工程》 北大核心 2025年第4期699-706,共8页
皮带机的声音信号包含了大量的运行状态信息,因此采集声音信号对皮带机的故障诊断至关重要。传统的小波阈值去噪算法无法满足强噪声背景下提取微弱声音信号的要求。因此,对传统的小波阈值去噪算法进行了改进,提出了具有自适应小波阈值... 皮带机的声音信号包含了大量的运行状态信息,因此采集声音信号对皮带机的故障诊断至关重要。传统的小波阈值去噪算法无法满足强噪声背景下提取微弱声音信号的要求。因此,对传统的小波阈值去噪算法进行了改进,提出了具有自适应小波阈值的连续型低误差小波阈值函数。自适应小波阈值为关于分解层数的分段函数,与分解层数成反比,能更好地适应噪声系数随小波分解层数的增加而减小的特征。实验结果表明,与硬阈值去噪算法、软阈值去噪算法和小波模极大值去噪算法相比,改进后的算法对皮带机声音信号的去噪能力更强,对原始信号的重构更精确。 展开更多
关键词 声音信号 小波去噪 皮带机故障 自适应小波阈值函数
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基于主元分析法的切丝机声音信号特征提取
5
作者 钱杰 秦基伟 +4 位作者 赵建波 葛立武 焦阳 吕烁屹 赵炳荣 《农业装备与车辆工程》 2025年第3期111-116,共6页
为有效提取声音信号特征实现切丝机刀盘故障监测,提出一种以主元分析法(PCA)为依托的特征提取模式。针对Tobspin切丝机,分别采集处于正常工作及刀盘出现故障时发出的声音信号,使用Welch法对声音信号进行功率谱估计,采用主元分析法针对... 为有效提取声音信号特征实现切丝机刀盘故障监测,提出一种以主元分析法(PCA)为依托的特征提取模式。针对Tobspin切丝机,分别采集处于正常工作及刀盘出现故障时发出的声音信号,使用Welch法对声音信号进行功率谱估计,采用主元分析法针对切丝机的声音信号进行功率谱估计后分段处理获取的基本特征实施特征提取,将原始的特征由300维降低到67维;使用支持向量机(SVM)分类模型对完成特征提取后的样本集合进行验证,分类模型的准确率由57.14%提高至85.71%,模型运算时间由0.97 s下降至0.53 s。所提方法使特征提取后的特征分布更加确定、随机性更小,减少了特征的维数及冗余度,可作为切丝机声音信号分类模型的输入,实现切丝机的刀盘故障识别。 展开更多
关键词 特征提取 声音信号 主元分析法 切丝机 支持向量机
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复合故障下风电齿轮箱声音信号耦合调制模型辨识与故障诊断 被引量:2
6
作者 王建国 田野 +2 位作者 刘皓宇 辛红伟 武英杰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期58-68,共11页
针对两级行星一级平行齿轮箱不同位置受损导致的复合故障,提出一种声音信号耦合调制模型,以辅助专家进行故障诊断。当风电齿轮箱发生复合故障时,其特征频率会以调幅和调频的形式影响不同轮系的啮合频率,为此,本文提出了复合故障下风电... 针对两级行星一级平行齿轮箱不同位置受损导致的复合故障,提出一种声音信号耦合调制模型,以辅助专家进行故障诊断。当风电齿轮箱发生复合故障时,其特征频率会以调幅和调频的形式影响不同轮系的啮合频率,为此,本文提出了复合故障下风电齿轮箱声音信号幅值耦合调制模型;利用模型参数辨识思路,确定所提耦合调制模型中不同轮系的调幅系数,并通过构建边带能量比指标,用于评价辨识效果;最后,利用声音信号耦合调制模型的重构谱,确定复合故障位置,实现具有辅助性质的故障诊断。实验与现场数据分析表明:用于评价辨识结果的边带能量比指标分别为0.948,0.972,0.977和0.9643,有效说明了模型辨识的有效性,为齿轮箱复合故障自动诊断奠定了基础。 展开更多
关键词 风电齿轮箱 声音信号 故障诊断 耦合调制
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基于振动加速度与声音信号融合的轨道交通列车轴箱轴承故障诊断方法 被引量:1
7
作者 郑则君 宋冬利 +1 位作者 贾晨 马超 《城市轨道交通研究》 北大核心 2024年第9期40-46,52,共8页
[目的]轴箱轴承是轨道交通列车转向架的关键零部件,其健康状态直接影响列车的运行安全。需建立更为科学、高效的轴箱轴承故障诊断方法,以有效提取强干扰噪声下的轴承故障特征信息。[方法]以振动加速度及声音信号(以下简称“振声信号”)... [目的]轴箱轴承是轨道交通列车转向架的关键零部件,其健康状态直接影响列车的运行安全。需建立更为科学、高效的轴箱轴承故障诊断方法,以有效提取强干扰噪声下的轴承故障特征信息。[方法]以振动加速度及声音信号(以下简称“振声信号”)为研究目标,分析了轴箱轴承振声信号的故障特征,提出了一种最优带通卷积滤波的信号降噪方法。该方法将原始信号在频域内划分为多个分段,确定不同分段的带通滤波参数,构建了多通道带通卷积滤波器组。采用时域指标分段峭度来选择最优滤波信号,并对最优滤波信号进行频率加权能量算子解调,以识别轴承的故障部位。[结果及结论]所提故障诊断方法可以在强干扰噪声下实现对振动加速度信号、声音信号故障特征的提取,仿真结果及现场试验结果均验证了该诊断方法的有效性。振动加速度、声音信号的故障诊断结论可相互补充验证,进一步提高轴箱轴承故障诊断的准确率。 展开更多
关键词 轨道交通列车 轴箱轴承 故障诊断方法 振动加速度信号 声音信号 带通滤波 加权能量算子
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利用敲击声音信号进行禽蛋破损检测和模糊识别 被引量:48
8
作者 王树才 任奕林 +2 位作者 陈红 熊利荣 文友先 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第4期130-133,共4页
为了在蛋品加工中能够快速检测并剔除异常蛋(钢壳蛋、尖嘴蛋)和破损蛋,利用一个微型话筒和声卡采集蛋在敲击时的声脉冲信号,将采集到的声脉冲信号送计算机处理和分析。研究结果表明:正常蛋、破损蛋、钢壳蛋、尖嘴蛋的敲击声音信号在衰... 为了在蛋品加工中能够快速检测并剔除异常蛋(钢壳蛋、尖嘴蛋)和破损蛋,利用一个微型话筒和声卡采集蛋在敲击时的声脉冲信号,将采集到的声脉冲信号送计算机处理和分析。研究结果表明:正常蛋、破损蛋、钢壳蛋、尖嘴蛋的敲击声音信号在衰竭时间、最小共振峰频率和四点最大频率差等参数上存在差异,且差异的边界是模糊的。利用最大隶属度原则进行模糊识别,破损蛋的识别准确率达95%。 展开更多
关键词 禽蛋破损检测 声音信号 模糊识别
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基于独立分量分析的混合声音信号分离 被引量:23
9
作者 吴小培 冯焕清 +1 位作者 周荷琴 王涛 《中国科学技术大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第1期68-73,共6页
论文简要介绍了有关独立分量分析 (ICA)的基本理论和算法 ;探讨了独立分量分析在混合声音信号分离中的应用 .针对ICA输出结果排序的不定性以及在长时间记录声音信号的过程中 ,ICA混合模型系数存在时变性等问题 ,提出了一种结合小波变换... 论文简要介绍了有关独立分量分析 (ICA)的基本理论和算法 ;探讨了独立分量分析在混合声音信号分离中的应用 .针对ICA输出结果排序的不定性以及在长时间记录声音信号的过程中 ,ICA混合模型系数存在时变性等问题 ,提出了一种结合小波变换和独立分量分析的解决方法 ;试验结果表明 ,该方法能有效地提高运算效率并获得较好的分离效果 . 展开更多
关键词 独立分量分析 声音信号 小波变换 盲源分离 负熵判决准则 FASTICA算法
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用时频分析法研究铝合金电阻点焊过程中的声音信号 被引量:13
10
作者 罗震 胡绳荪 +1 位作者 单平 廉金瑞 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期36-39,共4页
研究了铝合金点焊过程中声音信号的时频域能量分布 ,并应用它来识别点焊的熔核状态。点焊过程中的声音信号包含着熔核形成信息 ,是点焊质量监控的重要参数。为了能够确定熔核的变化状态 ,作者尝试采用非平稳过程的时频分析方法对声音信... 研究了铝合金点焊过程中声音信号的时频域能量分布 ,并应用它来识别点焊的熔核状态。点焊过程中的声音信号包含着熔核形成信息 ,是点焊质量监控的重要参数。为了能够确定熔核的变化状态 ,作者尝试采用非平稳过程的时频分析方法对声音信号进行研究 ,试验与计算结果表明 ,Choi-williams时频分布是一种较好的铝合金点焊声音分析方法 ,可以区分不同熔核状态 ,其计算结果可作为铝合金点焊过程的监控参数和质量检验的依据 ,具有一定的实用价值 ,同时它对其它焊接方法中的信号分析与处理也有较高的参考价值。 展开更多
关键词 时频分析 铝合金 电阻点焊 声音信号
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昆虫声音信号和应用研究进展 被引量:15
11
作者 赵丽稳 王鸿斌 +1 位作者 张真 孔祥波 《植物保护》 CAS CSCD 北大核心 2008年第4期5-12,共8页
昆虫声音信号是昆虫在长期进化过程中形成的种内、种间信息交流方式之一,在昆虫求偶、聚集、攻击、报警等各种行为中起着重要作用。近年随着微电子和计算机信息科学的快速发展,越来越多的昆虫发声机制被揭示。本文简要评述了不同目昆虫... 昆虫声音信号是昆虫在长期进化过程中形成的种内、种间信息交流方式之一,在昆虫求偶、聚集、攻击、报警等各种行为中起着重要作用。近年随着微电子和计算机信息科学的快速发展,越来越多的昆虫发声机制被揭示。本文简要评述了不同目昆虫的发声器官和发声机制,及其声音信号特征和信号采集分析方法,并讨论了昆虫声音信号的研究趋势和实际应用问题。 展开更多
关键词 声音信号 发声器官 发声机制
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基于独立分量分析的点焊特征声音信号提取 被引量:5
12
作者 步贤政 单平 +1 位作者 罗震 唐新新 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第2期41-44,共4页
采用独立分量分析的方法和传感器阵列技术对点焊声音信号进行了研究,建立了点焊声音信号独立分量分析算法.采用8个传声器阵列,同时对点焊过程中的声音信号进行了测量,获得了比单传感器丰富的点焊信息.计算了这些声音信号的峰度系数,确... 采用独立分量分析的方法和传感器阵列技术对点焊声音信号进行了研究,建立了点焊声音信号独立分量分析算法.采用8个传声器阵列,同时对点焊过程中的声音信号进行了测量,获得了比单传感器丰富的点焊信息.计算了这些声音信号的峰度系数,确认其为非高斯型,满足独立分量分析的要求,并对其进行独立分量分析.结果表明,基于FastICA算法的独立分量分析可以从叠加噪声中分离出点焊过程信号源,且效果明显,为深入分析点焊过程提供了一个新的技术手段,并且该算法可以应用于其它焊接方法中. 展开更多
关键词 铝合金点焊 噪声 声音信号 独立分量分析
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利用声音信号能量比在线识别钢材材质 被引量:4
13
作者 秦志英 刘尧 +1 位作者 董桂西 赵月静 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2016年第5期800-804,共5页
针对在铁塔加工过程中角钢在冲孔时会发出一定的声音,提出一种利用声音信号能量比在线识别Q235和Q345两种材质角钢的方法。搭建实验系统,现场采集加工Q235和Q345两种材质角钢的声音信号,分析不同型号角钢对应声音信号的频谱特征,计算信... 针对在铁塔加工过程中角钢在冲孔时会发出一定的声音,提出一种利用声音信号能量比在线识别Q235和Q345两种材质角钢的方法。搭建实验系统,现场采集加工Q235和Q345两种材质角钢的声音信号,分析不同型号角钢对应声音信号的频谱特征,计算信号在特定高频频带与低频频带的能量比值,以及能量比均值和标准差,找到其区别两种材质的能量比取值范围。并且现场采集一定量的信号样本,根据统计学原理并经过试验验证,识别两种钢材材质的正确率可达到95%以上。 展开更多
关键词 声音信号 频谱 能量比 在线识别
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基于声音信号的托辊故障诊断方法 被引量:18
14
作者 郝洪涛 倪凡凡 丁文捷 《噪声与振动控制》 CSCD 2019年第3期187-192,共6页
为实现对远程带式输送机托辊故障的检测,研发基于声音信号的托辊故障诊断方法。结合远程带式输送机托辊轴承的特性,针对性提出多种分析方法相结合的方案。诊断系统中包括时域检测、快速傅里叶变换(FFT)峰值检测、功率谱检测、小波包分... 为实现对远程带式输送机托辊故障的检测,研发基于声音信号的托辊故障诊断方法。结合远程带式输送机托辊轴承的特性,针对性提出多种分析方法相结合的方案。诊断系统中包括时域检测、快速傅里叶变换(FFT)峰值检测、功率谱检测、小波包分解与重构和希尔伯特(Hilbert)包络分析结合、经验模态值分解(EMD)检测方法,可实现采集数据显示、波形分析和故障诊断。其中,时域检测、快速傅里叶变换峰值检测、功率谱检测可初步判断托辊是否发生故障,经验模态值分解可以预估出带式输送机托辊发生故障的区段,小波包分解与重构和希尔伯特包络分析联合法可进一步提取托辊轴承故障频率,确定轴承发生故障的部位。最后,通过实验验证了基于声音信号的托辊故障诊断方法的有效性。 展开更多
关键词 声学 声音信号 托辊轴承 故障诊断 经验模态分解 小波包
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基于CC2530的声音信号压缩感知硬件实现方法 被引量:4
15
作者 王泉 吕方旭 张金成 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第7期2356-2359,2446,共5页
提出了一种利用CC2530对声音信号进行压缩感知的方法。根据声音信号在频域的稀疏特性,结合压缩感知相关理论,在硬件平台上完成了模拟信号的随机稀疏采样;对采集信号的处理过程做了合理优化,进一步降低了传感器节点的通信及计算需求。利... 提出了一种利用CC2530对声音信号进行压缩感知的方法。根据声音信号在频域的稀疏特性,结合压缩感知相关理论,在硬件平台上完成了模拟信号的随机稀疏采样;对采集信号的处理过程做了合理优化,进一步降低了传感器节点的通信及计算需求。利用正交匹配追踪算法对原始信号进行重构,取得了较好的重构效果。实验结果表明,在CC2530的硬件条件下,用这种压缩感知的方法能够将传统的采样频率降低至1/5。 展开更多
关键词 压缩感知 声音信号 无线传感器网络 稀疏采样 正交匹配追踪
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皮肤对于声音信号响应的研究 被引量:12
16
作者 李建文 刘炜 韩学军 《声学技术》 CSCD 北大核心 2006年第3期253-257,共5页
为了研究皮肤响应声音信号的理论,构造了测试皮肤响应声音信号的实验环境。通过实验测试了变压器、平面电极与皮肤听“声”之间的频率电压特性曲线,讨论了皮肤响应声音信号的关键部件与皮肤“听”声效果之间的关系,说明了通过声-电转换... 为了研究皮肤响应声音信号的理论,构造了测试皮肤响应声音信号的实验环境。通过实验测试了变压器、平面电极与皮肤听“声”之间的频率电压特性曲线,讨论了皮肤响应声音信号的关键部件与皮肤“听”声效果之间的关系,说明了通过声-电转换实现皮肤“听”声的可行性。 展开更多
关键词 皮肤响应声音信号 变压器 平面电极 变压式皮肤听声器 助听器 电子耳蜗 聋人
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岩爆预警与烈度评价的声音信号分析 被引量:7
17
作者 苏国韶 刘鑫锦 +3 位作者 闫召富 张洁 李燕芳 燕柳斌 《爆炸与冲击》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期716-724,共9页
利用真三轴岩爆实验系统在室内再现了岩爆动力破坏过程,采用数字录音笔对岩爆过程的声音信号进行监测,在声音信号预处理的基础上,对岩爆过程中的颗粒弹射、岩板劈裂、块片弹射3种岩石脆性破坏现象的不同声音特征指标进行分析。结果表明:... 利用真三轴岩爆实验系统在室内再现了岩爆动力破坏过程,采用数字录音笔对岩爆过程的声音信号进行监测,在声音信号预处理的基础上,对岩爆过程中的颗粒弹射、岩板劈裂、块片弹射3种岩石脆性破坏现象的不同声音特征指标进行分析。结果表明:3种典型脆性破坏现象的声音信号在波形、频谱、声纹和短时能量等特性指标上存在明显差异,这些特征指标适用于岩爆的特征提取。提出了一种基于声音信号的岩爆烈度评价指标——局部声响总能量,该指标适用于定量评价岩爆发生的剧烈程度。 展开更多
关键词 岩石工程 岩爆预警 岩爆烈度 声音信号
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基于声音信号的钢材材质检测及试验研究 被引量:3
18
作者 秦志英 齐康花 +2 位作者 董桂西 赵月静 刘尧 《河北科技大学学报》 CAS 2016年第3期275-282,共8页
铁塔加工过程中需要对角钢进行夹紧、冲孔、剪切等操作,不同材质的角钢加工时会发出不同的声音,因此提出利用声音信号检测Q235和Q345两种常用角钢材质。利用传感器和采集仪搭建试验系统,采集声音信号的连续波形,并提取单个冲孔周期声音... 铁塔加工过程中需要对角钢进行夹紧、冲孔、剪切等操作,不同材质的角钢加工时会发出不同的声音,因此提出利用声音信号检测Q235和Q345两种常用角钢材质。利用传感器和采集仪搭建试验系统,采集声音信号的连续波形,并提取单个冲孔周期声音信号的波形作为后续判别的依据。针对单个周期的声音信号,提取美尔频率倒谱参数(MFCC)作为特征参数,并利用动态时间规整(DTW)方法计算待测模板与Q235和Q345两种标准模板之间的距离,距离小者判定为该种角钢材质。试验分别采集了4种型号角钢的2组样本,验证了上述方法识别材质的有效性。 展开更多
关键词 应用声学 声音信号 MFCC DTW 材质检测
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基于振动与声音信号深度学习的岩性识别方法 被引量:12
19
作者 王胜 张拯 +4 位作者 谌强 曾维 柏君 尹生阳 陈明浩 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第7期2759-2767,共9页
岩性识别对地质勘查和储层评价具有重要意义,科学有效地开展岩性自动识别的相关研究能够有效地为勘查过程提供指导,减少工作的盲目性和冗杂性。针对常见的砂岩地层,选择三类砂岩,基于室内微钻试验台,设计钻杆转速、钻孔深度和钻孔位置... 岩性识别对地质勘查和储层评价具有重要意义,科学有效地开展岩性自动识别的相关研究能够有效地为勘查过程提供指导,减少工作的盲目性和冗杂性。针对常见的砂岩地层,选择三类砂岩,基于室内微钻试验台,设计钻杆转速、钻孔深度和钻孔位置三个变量,检测钻进过程中产生的振动和声音特征信号。将采集的振动和声音信号预处理,提高信噪比,生成数据集。将振动和声音的数据集按6∶2∶2的比例划分为训练集、验证集和测试集,之后分别构建二维卷积神经网络和一维卷积神经网络并使用训练集和验证集训练岩性识别模型,最后运用未经训练的测试集验证模型准确率。模型训练完成后,以频谱图为数据集的振动信号识别模型准确率达到95.19%,以梅尔频率倒谱系数为数据集的声音信号识别模型准确率达到73.58%。研究结果表明,不同岩性在钻进过程中产生的振动和声音信号具有不同信号特征,基于振动和声音信号的岩性自动识别方法可以较好地实现几类砂岩的自动识别,这为地质勘查时的岩性自动识别提供了参考与依据。 展开更多
关键词 岩性识别 振动信号 声音信号 深度学习 卷积神经网络
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基于声音信号的核主元故障诊断法 被引量:5
20
作者 吴胜强 姜万录 赵利颇 《机床与液压》 北大核心 2016年第1期184-187,共4页
针对振动诊断法的局限性,提出了基于声音信号KPCA的故障诊断方法。介绍了核主元分析法的基本原理及其用于故障检测的基本步骤,给出了声音信号详细预处理过程,提取了由时域、频域和时频域参量共同构成的多域特征向量,利用核主元分析法进... 针对振动诊断法的局限性,提出了基于声音信号KPCA的故障诊断方法。介绍了核主元分析法的基本原理及其用于故障检测的基本步骤,给出了声音信号详细预处理过程,提取了由时域、频域和时频域参量共同构成的多域特征向量,利用核主元分析法进行了故障诊断。对轴向柱塞泵进行了试验,结果表明:利用声音信号KPCA的故障诊断法是有效的,能克服基于振动信号故障诊断法的不足。 展开更多
关键词 故障诊断 KPCA 声音信号 液压泵
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