一种新的基于声信号的故障分类算法

• 作者: 吕勇 李友荣 肖涵
• 来源期刊: 测试技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 声信号 重构相空间 高斯混合模型 故障分类
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 信号检测、算法与仿真
• 页码范围: 66-69
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4|TH132.41
• 字数: 2564字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-7449.2008.01.012

摘要

提出采用相空间重构与高斯混合模型相结合的方法,利用声信号对设备进行故障分类.此方法首先将一维声信号时间序列进行相空间重构,在高维相空间展示各故障状态下的动力学特性,然后通过最大期望值算法建立相空间的高斯混合模型,最后采用贝叶斯分类算法进行故障的识别.从齿轮故障试验台上采集常见齿轮故障的声信号并进行分类实验,验证了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李友荣	武汉科技大学机械自动化学院	226	1660	20.0	26.0
2	吕勇	武汉科技大学机械自动化学院	92	605	14.0	19.0
3	肖涵	武汉科技大学机械自动化学院	64	280	10.0	13.0