基于Gammatone倒谱系数的异步电机故障诊断方法研究

来源：机床与液压杂志2022年第16期北京时间：

作者：杜京义，杨宁，荣相

单位：西安科技大学电气与控制工程学院；西安科技大学电气与控制工程学院；天地(常州)自动化股份有限公司

摘要：异步电机运行声音包含着许多重要信息，对声学特征的有效提取结果可用于故障检测。因此，提出一种基于可听声信号的异步电机故障诊断方法。以异步电机为实验对象，利用Gammatone滤波器提取一种正常工况和两种异常工况的声音信号GFCC特征向量；采用卷积神经网络对可视化后的特征量进行分类识别。结果表明：相较于利用梅尔滤波器提取的两种特征量，利用GFCC提取的特征量具有更高的目标识别率。

关键词：异步电机;特征提取;Gammatone倒谱系数;卷积神经网络

基金资助：天地科技股份有限公司科技创新创业资金专项资助项目（2020-2-TD-CXY003；2020-TD-QN002）