一种基于声音的信号提取和分类方法 .pdfVIP

(19)中华人民共和国国家知识产权局

(12)发明专利说明书

(10)申请公布号CN114049901A

(43)申请公布日2022.02.15

(21)申请号CN202111325912.2

(22)申请日2021.11.10

(71)申请人青岛农业大学

地址266109山东省青岛市城阳区长城路700号

(72)发明人李娟张玉洁刘馨蔚荣丽红宋晓科

(74)专利代理机构37277青岛鼎丞智佳知识产权代理事务所(普通合伙)

代理人韩耀朋

(51)Int.CI

G10L25/03

G10L25/30

G10L25/51

G06N3/04

G06N3/08

权利要求说明书说明书幅图

(54)发明名称

一种基于声音的信号提取和分类方

法

(57)摘要

本发明提供了一种基于声音的信号

提取和分类方法，包括以下步骤：步骤

1，采集电机不同状态下的声音信号；步骤

2，对采集的声音信号进行预处理；步骤

3，利用步骤2中预处理后的声音信号进行

故障特征提取，得到声音的时频谱图并构

建数据集；步骤4，搭建一种CNN模型，

将步骤3中构建的数据集输入到模型中进

行训练并测试；步骤5，用训练好的模型

对电机转子断条故障进行诊断和分类并输

出结果；本发明可以有效实现电机转子断

条故障的诊断和分类，为电机转子断条故

障诊断提供了一个新的研究思路，利用短

时傅里叶变换和深度学习相结合的故障诊

断和分类方法的有效性，验证准确率达到

100％。

法律状态

法律状态公告日法律状态信息法律状态

2022-02-15公开发明专利申请公布

实质审查的生效IPC(主分

类):G10L25/03专利申请

2022-03-04实质审查的生效

号:2021113259122申请

日

权利要求说明书

1.一种基于声音的信号提取和分类方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤1,采集电机不同状态下的声音信号;

步骤2,对采集的声音信号进行预处理;

步骤3,利用步骤2中预处理后的声音信号进行故障特征提取,得到声音的时频谱图

并构建数据集;

步骤4,搭建一种CNN模型,将步骤3中构建的数据集输入到模型中进行训练并测试;

步骤5,用训练好的模型对电机转子断条故障进行诊断和分类并输出结果。

2.如权利要求1所述的一种基于声音的信号提取和分类方法,其特征在于:所述步骤1

中采集电机不同状态下的声音信号总共分两轮进行,第一轮为采集健康电机平稳运

行时的声音信号20分钟,第二轮为分别采集电机发生一根转子断条故障的声音信号

和发生两根转子断条故障的声音信号各20分钟。

3.如权利要求2所述的一种基于声音的信号提取和分类方法,其特征在于:所述第二

轮采集声音信号的具体过程为,将电机拆开,分离出电机转子,利用电钻钻孔凿断一根

转子导条,重新组装电机,电机上电平稳运行后进行一根转子断条故障声音信号的采

集,采集20分钟的声音数据;对电机断电并进行冷却后再次把电机拆开,分离出电机

转子,利用电钻钻孔凿断两根转子导条,重新组装电机,电机上电平稳运行后进行两根

转子断条故障声音信号的采集,采集20分钟的声音数据。

4.如权利要求1所述的一种基于声音的信号提取