基于ITD-MFCC与卷积神经网络的核电电气设备异音检测技术

杨磊; 权伟; 李亮; 王镜淇; 高帆; 于轩

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基于ITD-MFCC与卷积神经网络的核电电气设备异音检测技术

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针对核电设备小样本异音数据集无法训练出高效预测模型难题,提出一种基于ITD-MFCC和卷积神经网络的电气设备异音检测方法。首先,利用固有时间尺度分解(Intrinsic Time-scale Decomposition,ITD)强化信号特征,增强特征辨识度;然后,利用梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency Cepstral Coefficients,MFCC)提取与人耳听觉特性关联的时频特征,进一步增强异音特征辨识度;最后,融合所提取特征指标,并利用卷积神经网络对融合特征进行训练,建立异响与数据特征映射关系,实现异音检测。试验结果表明:所设计的模型在小样本数据中准确率达到97.63%,相比于现有的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和BP神经网络模型准确率分别提升10.43%和12.86%。

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来源
《噪声与振动控制》 |2023年第4期|122-128|共8页
作者
杨磊; 权伟; 李亮; 王镜淇; 高帆; 于轩;
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作者单位

江苏核电有限公司;

苏州微著设备诊断技术有限公司;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TH165.3;
关键词
声学; 异音检测; 固有时间尺度分解; 梅尔倒谱系数; 卷积神经网络;

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