【摘 要】
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针对短时傅里叶变换在扬声器异常声检测中有效信息提取的随机性问题,提出了特征点法在扬声器异常声检测中的应用.此方法基于扬声器经扫频信号激励所得响应信号的短时傅里叶变换时频图,用改进的尺度不变特征转换算法对合格扬声器与异常声扬声器做特征提取,并将多组特征点经分割剔除后叠加组成特征矩阵模板.以合格扬声器样本提取特征曲线阈值构建检测模型判断扬声器是否存在异常声故障,以不同故障类型扬声器的专有特征点进行故障分类.实验结果表明,此方法可有效提取扬声器异常声特征,故障样本检出率可达97.63％,故障分类精度可达95％.
【机 构】
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天津科技大学机械工程学院 天津 300222;天津科技大学机械工程学院 天津 300222;天津市轻工与食品工程机械装备集成设计与在线监控重点实验室 天津 300222
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针对短时傅里叶变换在扬声器异常声检测中有效信息提取的随机性问题,提出了特征点法在扬声器异常声检测中的应用.此方法基于扬声器经扫频信号激励所得响应信号的短时傅里叶变换时频图,用改进的尺度不变特征转换算法对合格扬声器与异常声扬声器做特征提取,并将多组特征点经分割剔除后叠加组成特征矩阵模板.以合格扬声器样本提取特征曲线阈值构建检测模型判断扬声器是否存在异常声故障,以不同故障类型扬声器的专有特征点进行故障分类.实验结果表明,此方法可有效提取扬声器异常声特征,故障样本检出率可达97.63％,故障分类精度可达95％.
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