【摘 要】
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针对复杂背景噪声环境下的机电系统故障检测问题，文中提出了一种基于宽带声学处理的噪声抑制和故障监测方法。该方法以声学信号拾取和处理为出发点，通过对机电设备正常运行状态下声学信号进行采集、数据跟踪和复杂背景噪声抑制，建立系统正常运行状态声纹库，并进一步通过基于宽带声学处理的声纹信号匹配和模式识别技术，来实现故障信号的检测与分类，进而实现对机电系统运行状态的在线监测和隐形故障的自主预警。该处理方法将基于
【基金项目】
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国家自然科学基金（61871163）； 浙江省公益技术项目（GF21F010010）；
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针对复杂背景噪声环境下的机电系统故障检测问题，文中提出了一种基于宽带声学处理的噪声抑制和故障监测方法。该方法以声学信号拾取和处理为出发点，通过对机电设备正常运行状态下声学信号进行采集、数据跟踪和复杂背景噪声抑制，建立系统正常运行状态声纹库，并进一步通过基于宽带声学处理的声纹信号匹配和模式识别技术，来实现故障信号的检测与分类，进而实现对机电系统运行状态的在线监测和隐形故障的自主预警。该处理方法将基于数据跟踪的自相关噪声抑制技术与基于宽带声学处理的故障信号检测以及分类判型技术有机结合，可对机电系统早期隐性故障进行监测，有效地解决了复杂噪声环境下的机电系统故障检测问题。通过仿真实验证明了该处理方法的有效性和良好的实用性。
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