基于传感器阵列的机械故障声源定位系统

• 作者: 刘今越 李铁军 王宁 赵义鹏
• 来源期刊: 机械设计与制造
• 学科: 工学
• 关键词: 故障检测 梅尔频率倒谱系数 BP神经网络 广义互相关 声源定位
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 数字化设计与制造
• 页码范围: 166-170
• 页数: 5页
• 分类号: TH16|TP277
• 字数: 5132字
• 语种: 中文

摘要

传统的机械故障诊断系统需要在被监测本体上安装传感器,只能定点定性监测,无法大范围监测,且可移植性差、智能性弱.针对此问题设计了基于四元声学传感器阵列的故障声源定位系统,能实现故障声源的识别及定位.首先,通过声学传感器采集机械设备运行过程中的声音信号,提取其Mel频率倒谱系数.然后,经BP神经网络对声音信号进行识别判断,若为故障声则采用广义互相关算法计算其时间延迟,进行定位.利用该系统对台式钻床空转、正常、磨损、崩刃四种工况进行识别定位测试,实验结果表明,该系统的工况识别准确率可达到89％,故障声源定位精度误差在6cm以内,具有较好的故障声源识别及定位功能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李铁军	河北工业大学机械工程学院	66	184	8.0	10.0
2	王宁	河北工业大学机械工程学院	15	64	5.0	7.0
3	刘今越	河北工业大学机械工程学院	39	197	9.0	13.0
4	赵义鹏	河北工业大学机械工程学院	5	3	1.0	1.0