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基于MFCC声音特征信号提取的托辊故障诊断 被引量:3
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作者 郭洁 井庆贺 +3 位作者 闫寿庆 王鑫 谢苗 吴意兵 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第S02期116-121,共6页
为监测托辊健康运行状态,通过现场试验的方式提取了托辊正常音频信号与故障音频信号。针对提取的音频信号中包含有大量噪声的问题,提出一种改进的小波阈值去噪方法,该方法有效滤除了音频信号中的噪声,为信号的后期特征提取奠定了基础。... 为监测托辊健康运行状态,通过现场试验的方式提取了托辊正常音频信号与故障音频信号。针对提取的音频信号中包含有大量噪声的问题,提出一种改进的小波阈值去噪方法,该方法有效滤除了音频信号中的噪声,为信号的后期特征提取奠定了基础。为进一步研究正常音频信号与故障音频信号的特性差异性,利用梅尔倒谱系数(MFCC)特征提取法,得出了能明显观测到托辊正常状态与故障状态差异性的梅尔倒谱系数特征表征图。结果表明:故障音频信号时域图与频谱图比正常音频信号波动更加剧烈;托辊正常音频信号的梅尔倒谱系数特性表征图比故障音频信号的起始幅值高,且幅值下降更迟缓。 展开更多
关键词 托辊故障 故障音频 小波阈值去噪 滤波器 梅尔倒谱系数(MFCC)
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