基于MFCC声音特征信号提取的风机叶片故障诊断

作者:刘冰; 陈堃; 邹超; 沈曙光; 谢万顺
来源:设备管理与维修, 2022, (12): 148-149.
DOI:10.16621/j.cnki.issn1001-0599.2022.06D.71

摘要

当风机叶片出现损伤时,在空气转动产生的声音信号会存在异常。提出了一种基于声音信号的风机叶片故障监测与诊断方式,通过传声器等设备采集正在运行风机的声音信号并对信号进行滤波处理,提高声音信号的信噪比,同时对信号进行频谱分析,将提取出的声音特征进行建模,设计风机叶片故障分类器,对风机的健康状态进行实时监测与诊断,提高风机叶片运行稳定性,降低叶片检修运维成本。