公开(公告)号：CN118464433A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410565412.3

申请日：2024-05-09

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 苏海涛 ,  黄静 ,  卢远宁 ,  魏玉龙 ,  徐翠锋 ,  胡鸿志

IPC: G01M13/021 ,  G01M13/028 ,  G01M13/025 ,  G10L25/51 ,  G10L25/30

Abstract: 本发明涉及齿轮故障诊断技术领域，具体涉及一种听觉相干分析的齿轮故障声信号特征提取方法。本发明首先对采集到的齿轮运行的声音信号按照ISO 532‑1：2017标准计算时变特征响度；接着计算各子频带在时间上对应的响度和；然后计算时变特征响度各子频带之间的互相关系数；将互相关系数大于a的子频带视为一个频带块，选取出其中响度和最大的子频带设为该频带块的标志子频带；再对选取出的所有标志子频带按照响度和大小排序，选取出能量最大的b个子频带对应的频带号，这b个频带号即为采集的一个声音信号的特征向量。本发明通过计算各子频带间的互相关性及按照子频带的响度和大小排序，提取出能够更大程度反映人耳听觉的、更具有区分度的特征，从而可有效提高齿轮故障诊断的诊断精度。

公开(公告)号：CN118734029A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410027815.2

申请日：2024-01-08

Applicant: 桂林电子科技大学

Inventor： 苏海涛 ,  张文杰 ,  古洁鹏 ,  魏玉龙 ,  黄静 ,  卢远宁 ,  徐翠锋 ,  胡鸿志

IPC: G06F18/213 ,  G01M13/021 ,  G01M13/028 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明涉及齿轮故障诊断技术领域，具体涉及一种基于声信号Bark带响度变化特征频率的齿轮故障特征提取方法。本发明首先对采集到的齿轮运行的声音信号按照ISO 532‑1：2017标准计算时变特征响度；接着计算各Bark带在时间上对应的响度和，并将各Bark带按照响度和从大到小进行排序，选取出响度和较大的一部分Bark带；接着对所选取的各Bark带的时变响度去直流并进行傅里叶变换，选取出变换结果中幅度值最大的频率分量作为该Bark带的响度变化特征频率。将所选取出的Bark带以及对应的Bark带响度变化特征频率作为该声音信号的特征。本发明中按照Bark带对应的响度和以及变化特征频率来表征人对声音信号的感受，便于故障信息的特征提取，并可有效提高齿轮故障的诊断效果。