【摘 要】
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为解决人耳听音判别微型振动马达故障困难的局面,提出基于CNN和声音时频特征图的微型马达故障判别方法。通过采集微型振动马达运转过程中的声音信号,进行短时傅里叶变换获得
【基金项目】
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四川省科技计划资助(2019YFG0356),四川省科技厅重点研发项目(2019YFG0359)
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为解决人耳听音判别微型振动马达故障困难的局面,提出基于CNN和声音时频特征图的微型马达故障判别方法。通过采集微型振动马达运转过程中的声音信号,进行短时傅里叶变换获得二维时频特征灰度图。将通过经验人员反复听音和相关设备辨别的工件制作成训练集和测试集,通过CNN对训练集中时频特征图进行学习,使网络模型能够具有马达故障判别功能,并在测试集上进行验证。在训练集准确率为99.2%时,测试集准确率为94.1%。为验证模型在实际坏件判别中的可靠性,对6种单一破坏的零件进行分类,平均判别准确率达90%。结果表明:基于CN
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