提出了一种基于时频分析的声发射信号特征参数分析方法——AE声谱图特征分析方法。它不仅能提高AE识别的有效数据量,同时利用声谱图作为表征转子运行状态的特征图,能从时间、频率和能量强度等多个角度显示AE信号的细节变化,进而有效描述AE信号蕴含的故障特征,对实现旋转机械的故障诊断具有重要意义。利用提出的AE声谱图特征构建了一个基于深度卷积神经网络的碰摩故障识别系统。实验结果表明,AE声谱图特征和CNN网络相结合,能有效提高转子碰摩AE信号的识别性能。
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