基于灰色关联聚类的声像故障诊断技术

作者：侯俊剑; 吴艳灵; 何文斌; 杜文辽

来源：机械设计与研究, 2018, 34(03): 7-16.

DOI：10.13952/j.cnki.jofmdr.2018.0090

• 近场声全息
• 小波特征
• 灰色关联聚类
• 故障诊断

声像故障诊断方法基于声像的物理含义,结合图像处理、特征提取和模式识别等学科研究成果,把声学故障诊断问题转化为图像的模式识别问题,但该方法存在特征冗余,限制了模式识别率的进一步提高。针对上述问题,提出了基于灰色关联聚类的声像故障诊断技术,首先利用近场声全息技术构建机械状态的辐射声场,提取有效反映机械状态的声像Gabor小波特征,然后运用灰色关联聚类技术融合特征序列中关系紧密的因素,进而构建低维有效声场特征模型实现状态诊断识别。仿真和实验结果表明该技术能够降低特征冗余、缩减特征维数,同时,改善声像诊断效率和鲁棒性,进一步改进了声像故障诊断技术,拓展了灰色关联聚类技术的工程应用。

• 单位
  郑州轻工业学院; 机电工程学院