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摘要
本发明公开了一种基于时域等效源法的滚动轴承故障声学诊断方法,首先利用传声器分别采集健康和故障的样本轴承运行时所辐射出的极近场声压信号,针对样本轴承的声压信号进行特征提取获得训练集,通过机器学习算法对训练集进行学习获得分类模型；然后利用传声器阵列在近场采集以待测目标轴承为声源所辐射出的声压信号,使用时域等效源法重建出目标轴承声源源强；最后基于重建的目标轴承声源源强提取特征,得到标签未知的样本后使用分类模型进行故障诊断。本发明利用声信号进行故障诊断,具有非接触式测量的优势,采用时域等效源法重建声源源强,能够消除干扰,突出故障特征,提高故障诊断的分类精度。
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