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基于自适应降噪的柱塞泵故障音频特征提取方法

         

摘要

为了增强柱塞泵在强背景噪声下的音频信号特征,进而提高故障诊断准确率,提出了一种基于自适应降噪的柱塞泵故障音频特征提取方法。通过引入了Gammatone倒谱变换进行特征的初步提取,将柱塞泵音频信号转化到时频域,并提出一种自适应降噪方法,去除了时频信号中与故障无关的背景噪音。最后通过Resnet-18神经网络开展了故障分类对比实验,结果表明,经过自适应降噪,柱塞泵故障诊断准确率提高至96.97%,验证了所提出的特征提取方法能够有效降低柱塞泵背景噪音的影响,从而提高了故障诊断的准确率。

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