【摘 要】
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针对传统方法在检测叶片故障时具有局限性的问题，提出一种基于声学特征与天牛须算法优化支持向量机（BAS-SVM）的叶片故障状态检测方法。实验自主设计声音信号采集装置，并将装置吸附在风机塔筒上在线采集叶片声信号；之后通过对叶片声信号的特性进行分析，设置高通滤波器消除风噪的影响；将信号处理后，提取叶片的MFCC声学特征并对特征向量进行优选；最后构建BAS-SVM分类模型对叶片的故障状态进行检测。实验结果
【基金项目】
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河北省自然科学基金创新集体项目（E2020202142）；
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针对传统方法在检测叶片故障时具有局限性的问题，提出一种基于声学特征与天牛须算法优化支持向量机（BAS-SVM）的叶片故障状态检测方法。实验自主设计声音信号采集装置，并将装置吸附在风机塔筒上在线采集叶片声信号；之后通过对叶片声信号的特性进行分析，设置高通滤波器消除风噪的影响；将信号处理后，提取叶片的MFCC声学特征并对特征向量进行优选；最后构建BAS-SVM分类模型对叶片的故障状态进行检测。实验结果表明，与遗传算法（GA）和粒子群算法（PSO）相比，BAS-SVM 的寻优速度更快，检测准确率更高，能够较好的检测叶片的故障状态。
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