基于WPCE-CNN的音频感知提升机健康状况研究

李敬兆; 邢梦垚

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基于WPCE-CNN的音频感知提升机健康状况研究

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针对矿井提升机在井下恶劣环境中工作易发生故障,且故障主要依赖于人工检测的问题,提出了一种基于WPCE-CNN的音频感知提升机健康状况研究。首先,通过小波包分解获取音频信号的二维系数特征矩阵,然后输入具有批量归一化层(BN)和Relu非线性激活层的Block层卷积神经网络(CNN)进行分类识别。最后,实验结果表明,本文提出的WPCE-CNN音频感知提升机健康状况的故障分类研究,准确率高于传统卷积神经网络,达到97.7%,能有效地进行提升机音频信号提取及故障诊断分类任务,此研究在降低人力和物力成本的同时,提高了工作人员的安全性和生产效率。

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来源
《佳木斯大学学报：自然科学版》 |2022年第1期|111-115|共5页
作者
李敬兆; 邢梦垚;
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作者单位

安徽理工大学电气与信息工程学院;

安徽淮南232001;

安徽理工大学计算机科学与工程学院;

安徽淮南232001;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类提升机;
关键词
提升机音频信息; 批量归一化; 小波包分解; 卷积神经网络;

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