| 基于听觉显著性特征的发电机组主轴承性能评估 |
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| 引用本文： | 石庆升,陈家良,董哲.基于听觉显著性特征的发电机组主轴承性能评估[J].科学技术与工程,2024,24(1):205-214. |
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| 作者姓名： | 石庆升 陈家良 董哲 |
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| 作者单位： | 河南工业大学机电工程学院;河南工业大学电气工程学院 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61403124)；河南省高等学校青年骨干教师培养计划(2019GGJS095)；河南工业大学博士启动基金(No.2020BS010) |
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| 摘 要： | 人类的听觉系统在处理声音信号这类非平稳、非线性信号上具备优异的识别能力及抗噪能力。本文依据振动与声音信号同源性的特点，提出了一种基于听觉显著性信号的数据降噪、典型特征提取和自组织映射（self-organizing feature map，SOM）网络相结合进行发电机组主轴承性能评估的方法。首先，利用Gammatone滤波器组构建人的耳蜗模型对原始振动信号进行识别，并剔除噪声信号。其次，通过模拟人耳的听觉注意机制获得显著帧和显著通道的典型特征，然后构建特征空间。最后，将构建的特征空间分为训练样本和测试样本两部分，利用SOM网络，实现发电机组主轴承的性能评估。试验结果表明，本文提出的性能评估方法能够精准的识别噪声信号并构建特征空间，可有效评估发电机组主轴承的性能，为其视情维修提供依据。
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| 关 键 词： | 发电机组主轴承 性能评估 耳蜗谱图 显著帧信号 显著通道信号 自组织映射网络 |
| 收稿时间： | 2023/3/3 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2023/12/20 0:00:00 |
Performance evaluation of generator set main bearing based on auditory saliency features |
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| Shi Qingsheng,Chen Jialiang,Dong Zhe.Performance evaluation of generator set main bearing based on auditory saliency features[J].Science Technology and Engineering,2024,24(1):205-214. |
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| Authors: | Shi Qingsheng Chen Jialiang Dong Zhe |
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| Institution: | College of Mechanical and Electrical Engineering, Henan University of Technology |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | main bearing of generator set performance evaluation cochlea-gram significant frame signal significant channel signal self-organizing map |
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