基于声成像模式识别的故障诊断方法研究
摘 要:利用非接触式声学故障诊断技术的工作优点,发展了基于支持向量机的声成像模式识别技术,并引入到故障诊断领域。针对某种机械故障特点,在利用波束形成算法得到声像进行噪声源识别与定位的基础上,对声像进行图像处理,提取声像的纹理特征和奇异值特征,采用支持向量机进行训练分类,进而用于机械工作状态的诊断。通过仿真及实验,得到了较好的诊断效果,表明基于声像的图像特征提取技术在结合支持向量机后可应用于机械故障诊断,为声成像方法在故障诊断领域的应用提供参考。
关键词:故障诊断;波束形成;特征提取;支持向量机
工矿企业中的机械设备故障诊断技术主要是基于振动信号测量与分析的,并形成了一套完整的理论和方法[1],但是由于很多设备的振动信号不易测取,这种方法有一定的局限性。机器噪声蕴含着机器状态的重要信息[2],最早的故障诊断方法就是利用机器声音判断故障,这种基于声信号测量与分析的故障诊断技术被称为声学诊断技术[3](ABD: Acoustical-Based Diag-nosis),它具有测量仪器简单,非接触式测量,不影响设备正常工作的优点。
声成像技术通过测量声场的信息进行源像重现,一般用于噪声源定位,其应用在故障诊断领域受到限制。机械故障一般会引起声压的变化,借鉴基于超声波图像的病理诊断技术[4]在生物医学领域的应用,使用特征提取和模式识别技术对声像进行处理,用于诊断声源声压大小的微弱变化,从而为声成像方法在故障诊断领域的应用提供参考。
1 基于声像模式识别的故障诊断方法
1·1 方法流程
声成像方法一般用于噪声源的识别、定位,属于初步的故障诊断。通过采用图像处理、特征提取和模式识别技术对声像进行处理,发展了基于声成像模式识别的故障诊断技术,用于诊断机械的工作状态,具体的诊断过程如图1所示。
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