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1. 基于正则化稀疏滤波的轴承声信号故障诊断方法

王峰, 张海涛

噪声与振动控制 2022, 42 (2): 114-117.

摘要（217）

PDF（pc）（1871KB）（761）

基于声信号的故障诊断由于其所具有的非接触、易安装等优点开始逐渐在机械故障诊断领域中得到广泛应用，但声信号的信噪比低导致其诊断准确率较差，因此急需有效的智能方法以实现噪声背景下的信号特征提取。稀疏滤波算法是一种基于无监督学习的智能特征提取算法，它能够优化特征分布的稀疏性从而得到好的特征表达。为了实现轴承声信号的特征提取和故障诊断，采用稀疏滤波算法从声信号频谱中提取特征，通过对其目标函数添加L2 范数约束以减少过拟合现象，然后采用Softmax 回归函数作为分类器，实现对不同轴承故障类型的精准识别。最后通过一组特殊设计的轴承故障诊断实验验证了所提方法的有效性。

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2. 车辆过坎冲击及残余抖动主客观评估关联性分析

杨万安，王强，王峰

噪声与振动控制 2013, 33 (6): 82-86. DOI: 10.3969/j.issn.1006-1335.2013.06.018

摘要（393）

PDF（pc）（1169KB）（2481）

针对车辆行驶过程中常见的过减速坎的典型工况，描述进行主观评估和客观测量的基本方法，分析具有麦弗逊结构前悬车辆过坎冲击时振动响应的信号特征，探索利用神经网络直接建立主观评估和客观测量之间关联性的可行性，同时对小样本数据条件下如何更好建立合适的神经网络进行多种尝试，建立基于神经网络进行主客观评估结果关联性分析的基本方法。