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准确识别机械制造设备工况,对判断设备的当前健康状态、设备平稳性,以及科学评价设备操作人员的工作效率具有重要意义.运用遗传算法优化后的ZCPA(zero crossings with peak amplitudes)听觉模型对设备的振动信号进行特征提取,通过与各种工况标准听觉谱计算相关性,以识别设备当前工况.优化后的ZCPA听觉模型计算简洁,能够模仿人耳听觉系统对输入信号进行提取,弥补传统听觉模型适应性差、识别率低的缺陷,同时使不同工况特征差异性增大,提高设备工况识别率.以某种普通车床为例,车床振动信号经过优化后的ZCPA模型处理后,工况识别率达到95%以上.  相似文献
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