基于近场声全息的故障诊断方法及系统实现

• 作者: 蒋伟康 鲁文波
• 来源期刊: 振动与冲击
• 学科: 工学
• 关键词: 近场声全息 灰度共生矩阵 支持向量机 故障诊断 LabVIEW
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 页码范围: 48-51
• 页数: 4页
• 分类号: TB532
• 字数: 2776字
• 语种: 中文

摘要

针对基于振动信号故障诊断存在的接触式测量弊端及传统声学故障诊断只反映部分声学信息问题,将近场声全息技术引入故障诊断克服该缺陷.基于LabVIEW平台开发出的非接触式机械故障诊断系统,利用近场声全息重建机械声源面附近声压场,得到可视化声源的声像图；从声像图中提取反映声场空间分布的灰度共生矩阵特征,结合支持向量机模式识别实现智能故障诊断.该系统具备智能诊断测试、声源可视化、数据分析等功能,操作方便,可用性强.通过对齿轮箱故障诊断,正确率达97.3％.与传统声学诊断方法的对比,证明该系统可靠、实用.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蒋伟康	上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室	52	506	15.0	21.0
2	鲁文波	上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室	6	45	4.0	6.0