融合声场法向变化的双面声像故障诊断方法研究

作者：侯俊剑; 马军^*; 房占鹏; 杜文辽

来源：振动工程学报, 2019, 32(05): 927-934.

DOI：10.16385/j.cnki.issn.1004-4523.2019.05.021

• 故障诊断
• 近场声全息
• 小波特征
• 随机森林

声像诊断技术把声诊断问题转化为了图像识别问题,改善了传统的基于单点测试的声诊断鲁棒性,但由于单个声像忽略了三维声场的空间变化信息,在弱故障工况下诊断困难。针对上述问题,基于声场三维特性和信息融合思想,提出了一种基于双面声像模式识别的故障诊断方法。首先基于近场声全息技术构建融合源面声像、全息面声像和两者差值声像的双面声像模型,然后提取Gabor小波纹理特征,并基于随机森林特征选择算法进行特征降维,构建有效声场特征模型进行状态诊断识别。仿真和实验结果表明,基于双面声像模式识别的故障诊断技术是有效可行的,能有效改善弱故障工况的诊断鲁棒性,进一步拓展和改善了基于阵列测量的声像诊断技术。

• 单位
  机电工程学院; 郑州轻工业学院