基于声纹特征识别的风机传动链健康状态监测OA
在风机传动链状态监测中,只能获取基频占比特征,导致监测准确率较低.因此,本文设计基于声纹特征识别的风机传动链健康状态自适应监测方法.方法计算短时能量,并结合基频占比、中高频比和特定频率奇偶次谐波比3个特征,共同构成风机传动链健康状态声纹特征.利用维格纳准概率分布(Wigner-Ville Distribution,WVD)时频分解将声纹特征分解到不同的时频区域,对风机传动链故障状态时域声纹特征进行分离.根据故障状态时域声纹特征,对风机传动链健康状态进行自适应监测.试验结果表明,本文设计方法在监测轴承故障声纹振动频率方面,与实际情况高度吻合,并且平均漏警率仅为0.038%,证明其能有效提高监测准确率.
杜进欣;毛日昌;邓豪键;韦厚程;王福政
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信息技术与安全科学
声纹特征识别时域特征风机传动链健康状态自适应监测
《中国新技术新产品》 2026 (1)
5-8,4
2024年广东粤电珠海海上风电有限公司科技项目"广东粤电珠海璧青湾海风场基于数字孪生技术的海上风电设备健康管理系统研究与应用项目"(项目编号:SFC/ZHW-ZX-KF-24-047).
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