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基于改进PNCC-SVM的滚动轴承故障声纹识别方法
王寅杰, 邓艾东, 范永胜, 占可, 高原,
噪声与振动控制
2024, 44 (3):
146-151.
针对滚动轴承声信号分析信噪比低、易受环境噪声干扰的问题，提出一种基于改进功率归一化倒谱系数(Power-Normalized Cepstral Coefficients，PNCC）和支持向量机(Support Vector Machine，SVM)的滚动轴承故障声纹识别方法。首先对轴承声信号进行预处理；然后提取改进的PNCC并将其作为特征向量；进而根据SVM算法建立声纹识别模型对轴承故障类型进行识别，并测试所提方法在叠加噪声后的识别准确率。结果表明，改进PNCC具有识别准确率高的特点，在噪声干扰下相比原始PNCC识别准确率均值提高13.35 %，鲁棒性更强。研究结果可为滚动轴承的声信号特征提取和故障识别应用提供参考。
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