[发明专利]基于MFCC特征提取的声信号故障诊断技术在审
| 申请号： | 202310004169.3 | 申请日： | 2023-01-03 |
| 公开（公告）号： | CN115931344A | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 王鹏;蒋红敏;吴方玲;李沛锋;魏凯 | 申请（专利权）人： | 南京高精齿轮集团有限公司 |
| 主分类号： | G01M13/021 | 分类号： | G01M13/021;G01M13/028;G06F18/214;G06N3/08;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 北京超凡宏宇专利代理事务所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人： | 王思楠 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本申请提供一种基于MFCC特征提取的声信号故障诊断技术，涉及齿轮箱故障诊断技术领域，包括如下步骤，获取声信号训练数据集；提取声信号训练数据集的MFCC特征，构成特征集；将特征集输入初始卷积神经网络模型并进行训练；获取故障声信号，提取故障声信号的MFCC特征，获得待检测特征集，将待检测特征集输入至训练好的卷积神经网络模型中，以获得故障识别结果。本实施例提供的声信号故障诊断技术，能够借助卷积神经网络模型检测齿轮箱故障，精确度高。另外，在此提出的齿轮箱卷积神经网络模型具有客观性，不受主观因素影响，因此可靠性及稳定性较高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 mfcc 特征 提取 信号 故障诊断 技术 | ||
【主权项】：
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