基于mfcc特征提取的故障预测与评价方法-计算机应用研究.pdf

第３２卷第６期 计 算 机 应 用 研 究 Ｖｏｌ．３２Ｎｏ．６ 　 　 ２０１５年６月　 ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ Ｊｕｎ．２０１５ 基于ＭＦＣＣ特征提取的故障预测与评价方法 １，２ １，２ １，２ １，２ 常　飞 ，乔　欣 ，张　申 ，许华栋 （１．中国矿业大学物联网（感知矿山）研究中心，江苏徐州２２１００８；２．矿山互联网应用技术国家地方联合工程 实验室，江苏徐州２２１００８） 摘　要：针对渐变故障的准确预测问题，提出了一种基于Ｍｅｌ频率倒谱系数（Ｍｅｌｆｒｅｑｕｅｎｃｙｃｅｓｔｒｕｍｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ， ＭＦＣＣ）特征提取的故障预测方法。首先通过监测对象上安装的声传感器获得机器当前运行的声音信号；然后声 音信号经过预处理后，将其进行Ｍｅｌ变换，获得其 ＭＦＣＣ特征向量；最后经ＳＶＭ分析器对机器运行时的测试数 据和所存机器正常运行样本数据进行聚类分析，给出机器的健康评价。测试了海马Ｍ３发动机存在撞击声、轻 敲声、轰鸣声时的健康度以及分析了采集的声信号存在噪声时的抗噪性能。实验结果表明，ＭＦＣＣ特征值能够 作为机器健康预测的特征向量，且方法在预测的准确性和鲁棒性方面具有优势。 关键词：故障预测；Ｍｅｌ频率倒谱系数；聚类分析；支持向量机 中图分类号：ＴＨ１７；ＴＰ１８１　　　文献标志码：Ａ　　　文章编号：１００１３６９５（２０１５）０６１７１６０４ ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１３６９５．２０１５．０６．０２５ Ｍｅｔｈｏｄｏｆｆａｉｌｕｒｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎａｎｄｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｂａｓｅｄｏｎＭＦＣＣｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ １，２ １，２ １，２ １，２ ＣｈａｎｇＦｅｉ ，ＱｉａｏＸｉｎ ，ＺｈａｎｇＳｈｅｎ ，ＸｕＨｕａｄｏｎｇ （１．ＩｏＴＰｅｒｃｅｐｔｉｏｎＭｉｎｅＲｅｓｅａｒｃｈＣｅｎｔｅｒ，ＣｈｉｎａＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＭｉｎｉｎｇ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＸｕｚｈｏｕＪｉａｎｇｓｕ２２１００８，Ｃｈｉｎａ；２．ＮａｔｉｏｎａｌａｎｄＬｏｃａｌ ＪｏｉｎｔＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＩｎｔｅｒｎｅｔＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｎＭｉｎｅ，ＸｕｚｈｏｕＪｉａｎｇｓｕ２２１００８，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｆｏｒｔｈｅａｃｃｕｒａｔｅｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓｏｆｇｒａｄｕａｌｆａｉｌｕｒｅｓ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｐｕｔｆｏｒｗａｒｄｔｈｅｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒ ｆａｕｌｔｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＭＦＣＣ．Ｆｉｒｓｔｌｙ，ｔｈｅａｃｏｕｓｔｉｃｓｅｎｓｏｒｗｈｉｃｈｗａｓｉｎｓｔａｌｌｅｄｏｎｔｈｅｍｏｎｉｔｏｒｅｄｏｂｊｅｃｔｇｏｔｔｈｅｃｕｒｒｅｎｔｍａ ｃｈｉｎｅｒｕｎｎｉｎｇｓｏｕｎｄｓｉｇｎａｌ．ＴｈｅｎｔｈｅｍｅｔｈｏｄｐｒｅｔｒｅａｔｅｄａｎｄｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｄｔｈｅｓｏｕｎｄｓｉｇｎａｌｓｂｙｔｈｅｗａｙｏｆＭｅｌｔｏｏｂｔａｉｎｔｈｅｉｒ ＭＦＣＣｆｅａｔｕｒｅｖｅｃｔｏｒｓ．Ｆｉｎａｌｌｙ，ｉｔｕｓｅｄＳＶＭｃｌａｓｓｉｆｉｅｒｔｏｃｌｕｓｔｅｒｔｈｅｍａｃｈｉｎｅｒｕｎｎｉｎｇｔｅｓｔｄａｔａａｎｄｔｈｅｓａｍｐｌｅｄａｔａｆｒｏｍｔｈｅ ｎｏｒｍａｌｒｕｎｎｉｎｇｏｆｔｈｅｍａｃｈｉｎｅ，ｗｈｉｃｈｗａｓａｂｌｅｔｏｇｉｖｅｔｈｅｈｅ