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基于MFCC-IMFCC混合倒谱的托辊轴承故障诊断

作者：陶瀚宇,陈换过,彭程程,等. 日期：2024-08-02/span> 浏览：195 查看PDF文档

基于MFCC-IMFCC混合倒谱的托辊轴承故障诊断*

陶瀚宇1,陈换过1*,彭程程2,高祥冲1,杨磊1

(1.浙江理工大学浙江省机电产品可靠性技术研究重点实验室,浙江杭州 310018;

2.杭州聆为信息技术有限公司技术部,浙江杭州 311215)

摘要:针对梅尔倒谱系数(MFCC)对托辊轴承高频特征提取能力不足的问题,提出了一种基于梅尔倒谱系数和翻转梅尔倒谱系数(MFCC-IMFCC)的混合倒谱以及长短时记忆(LSTM)网络的托辊轴承故障诊断方法。首先,分析了三种状态下的托辊声音信号,明确了托辊轴承故障信息主要分布在中高频区域;然后,为有效保留高频信息,提取了MFCC-IMFCC,以帧级串联的方式组成了混合倒谱特征;最后,将混合倒谱特征输入到双层LSTM模型中进行了训练,建立了托辊轴承故障诊断模型。研究结果表明:针对托辊正常、滚动体故障和偏心旋转故障三种状态,LSTM结合混合倒谱特征的平均识别准确率达到96.72%,相比于单一的MFCC和IMFCC特征,准确率分别提升3.94%和7.41%,凸显了混合倒谱特征在表征托辊轴承故障信息方面的显著优势。

关键词:托辊轴承;轴承故障声音信号;高频信息;梅尔倒谱系数;翻转梅尔倒谱系数;混合倒谱系数;长短时记忆网络

中图分类号:TH222;TH133.3文献标识码:A文章编号:1001-4551(2024)07-1215-08

本文引用格式:

陶瀚宇,陈换过,彭程程,等.基于MFCC-IMFCC混合倒谱的托辊轴承故障诊断［J］.机电工程,2024,41(7):1215-1222.

TAO Hanyu, CHEN Huanguo, PENG Chengcheng, et al. Fault diagnosis of idler bearings based on MFCC-IMFCC hybrid cepstral coefficients［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2024,41(7):1215-1222.