基于聲信號(hào)的多通道故障診斷系統(tǒng)研發(fā).pdf

1、伴隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，現(xiàn)代社會(huì)的自動(dòng)化程度越來(lái)越高，各行各業(yè)都擁有各式各樣的工業(yè)設(shè)備以提高生產(chǎn)效率，而現(xiàn)在的設(shè)備在功能越來(lái)越完善的同時(shí)結(jié)構(gòu)也越來(lái)越復(fù)雜，根據(jù)可靠性的基本理論:越復(fù)雜的產(chǎn)品，發(fā)生故障的幾率越大。一些核心的設(shè)備一旦發(fā)生故障不僅會(huì)造成巨大的經(jīng)濟(jì)損失，還有可能威脅到工作人員的生命安全，甚至造成災(zāi)難性的事故。所以對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)及故障診斷有著迫切的市場(chǎng)需求。當(dāng)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)發(fā)生改變時(shí)，其產(chǎn)生的聲信號(hào)的聲學(xué)特性在時(shí)域部分和頻

2、域部分往往也會(huì)發(fā)生改變，而聲信號(hào)又能夠在不影響設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的情況下實(shí)現(xiàn)非接觸式測(cè)量，所以將聲信號(hào)作為故障診斷的研究對(duì)象，對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測(cè)和故障診斷對(duì)于確保設(shè)備安全運(yùn)行，避免重大經(jīng)濟(jì)損失有著重要的實(shí)際意義。
　　本文以基于聲信號(hào)的故障診斷系統(tǒng)研發(fā)為課題，采用在時(shí)頻局部化分析中表現(xiàn)出色的小波包分解能量特征和接近人耳聽(tīng)覺(jué)感受的梅爾倒譜系數(shù)特征以及它們的融合特征對(duì)采集到的聲信號(hào)進(jìn)行特征提取，使用SVM分類器進(jìn)行訓(xùn)練，并借助美國(guó)凱斯西

3、儲(chǔ)大學(xué)的軸承數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行測(cè)試，得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明基于上述特征的診斷系統(tǒng)具有較高的識(shí)別率。同時(shí)結(jié)合實(shí)際經(jīng)驗(yàn)，考慮到設(shè)備正常數(shù)據(jù)多，故障數(shù)據(jù)少甚至沒(méi)有的情況，本文將高斯模型這種異常檢測(cè)方法應(yīng)用到故障診斷中，來(lái)監(jiān)測(cè)設(shè)備的異常運(yùn)行狀態(tài)，并在相同的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)上進(jìn)行了驗(yàn)證，得到的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法能夠以較高的識(shí)別率來(lái)區(qū)分正常數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)，其擬合結(jié)果在異常數(shù)據(jù)的分類上也表現(xiàn)良好。
　　本文結(jié)合實(shí)際需求對(duì)故障診斷系統(tǒng)的功能進(jìn)行分析，對(duì)系統(tǒng)的整體架構(gòu)

4、進(jìn)行設(shè)計(jì)，并選用MPS-140401-Ⅰ型多通道信號(hào)采集器和CRY333自由場(chǎng)測(cè)量傳聲器以及CRY506前置放大器來(lái)獲取多路的聲信號(hào)數(shù)據(jù)，通過(guò)Matlab和C/C++混合編程技術(shù)將用Matlab實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)處理算法封裝到由MFC搭建的應(yīng)用程序中，通過(guò)和數(shù)據(jù)庫(kù)的交互來(lái)存儲(chǔ)系統(tǒng)的各種參數(shù)信息，編程開(kāi)發(fā)出了一套針對(duì)具體應(yīng)用場(chǎng)景采樣頻率可調(diào)的、由聲信號(hào)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的、在人機(jī)交互下能夠不斷優(yōu)化的、多通道的故障診斷系統(tǒng)。并使用風(fēng)扇數(shù)據(jù)、軸承數(shù)據(jù)、和工廠中