【摘 要】
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基于振动信号分析的机械故障诊断存在接触式测量与单通道信号分析等局限,而基于声像图特征分析的故障诊断方法能有效克服此类局限。提出了基于近场声全息声像图纹理特征的机
【机 构】
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上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室
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基于振动信号分析的机械故障诊断存在接触式测量与单通道信号分析等局限,而基于声像图特征分析的故障诊断方法能有效克服此类局限。提出了基于近场声全息声像图纹理特征的机械故障诊断方法,利用近场声全息技术得到机械设备在不同运行状态下辐射声场的声像图,考虑到不同状态下声场分布的细微变化反映在声像图丰富的纹理信息中,提取声像图中揭示机械运行状态的纹理特征,建立声像图与机器状态之间的内在联系,结合支持向量机模式分类实现机械故障诊断。齿轮箱故障诊断实验研究证实了方法的可行性与有效性,即使在较强干扰噪声影响下也获得了较好的诊断结果。
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