[00965535]基于连续小波变换的声音信号处理及状态监测与故障诊断系统
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非专利
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技术详细介绍
该系统针对边疆小波变换(CWT)对非平衡信号优良的时频分析性能,采用连续小波变换对来自诸如汽车发动机、柴油机等往复式机械的声音信号进行消噪和特征提取,然后利用多媒体技术将连续小波消噪和特征提取后的信号转换成声音信号进行重新播放,使故障特征能被简单而清楚的识别,从而改变以前过多依赖于个人经验进行这方面故障诊断的现状。该系统对某型汽车发动机进行实验,证明系统对汽车发动机故障声音信号的特征提取和故障识别完全可以满足要求,同时,该系统已经基本建立了汽车发动机的故障特征库,能使普通人员在经过训练之后对汽车发动机进行故障诊断。当前的DSP编程技术已经大大提高,基于人工神经网络的智能诊断技术已经相当成熟,该系统经过进一步开发完善后,将融入DSP编程技术和智能诊断技术,可以做到便携和实用相兼顾,在汽车、石化、电力等行业用于操作人员定期监测和现场初诊机械故障,避免潜在故障的发生的扩展,意义重大。
该系统针对边疆小波变换(CWT)对非平衡信号优良的时频分析性能,采用连续小波变换对来自诸如汽车发动机、柴油机等往复式机械的声音信号进行消噪和特征提取,然后利用多媒体技术将连续小波消噪和特征提取后的信号转换成声音信号进行重新播放,使故障特征能被简单而清楚的识别,从而改变以前过多依赖于个人经验进行这方面故障诊断的现状。该系统对某型汽车发动机进行实验,证明系统对汽车发动机故障声音信号的特征提取和故障识别完全可以满足要求,同时,该系统已经基本建立了汽车发动机的故障特征库,能使普通人员在经过训练之后对汽车发动机进行故障诊断。当前的DSP编程技术已经大大提高,基于人工神经网络的智能诊断技术已经相当成熟,该系统经过进一步开发完善后,将融入DSP编程技术和智能诊断技术,可以做到便携和实用相兼顾,在汽车、石化、电力等行业用于操作人员定期监测和现场初诊机械故障,避免潜在故障的发生的扩展,意义重大。