【摘 要】
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电机是目前应用最广泛的动力设备,电机出厂质量检测是保证电机乃至整个机械系统平稳运行的重要一环。传统的电机检测都是依靠人工听音的方式,辨识电机是否存在故障,检测效率低、一致性差,检测结果受人为主观因素影响大,由于没有统一的电机客观评价标准和合理的诊断测试方法,一直难以实现自动化检测。根据以上问题,本文以电机生产厂家产线批量制造的微型直流电机为研究对象,针对电机出厂自动检测的工程实际问题,采集电机声音
【基金项目】
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校企合作研发项目“微型电机噪声及波形检测装置研制”（项目编号:D8195610）
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电机是目前应用最广泛的动力设备,电机出厂质量检测是保证电机乃至整个机械系统平稳运行的重要一环。传统的电机检测都是依靠人工听音的方式,辨识电机是否存在故障,检测效率低、一致性差,检测结果受人为主观因素影响大,由于没有统一的电机客观评价标准和合理的诊断测试方法,一直难以实现自动化检测。根据以上问题,本文以电机生产厂家产线批量制造的微型直流电机为研究对象,针对电机出厂自动检测的工程实际问题,采集电机声音信号,开展特征提取及故障检测研究。本文主要研究内容如下:（1）分析微型电机内部结构特点,得到微型电机信号周期规律。搭建微型电机异音检测平台,采集电机工作信号,通过对比测试验证了利用非接触式的声音信号,检测电机故障的可行性。（2）根据人工听音经验,结合人耳听觉感知声音的响度、音调、音色要素,提出基于信号特征提取的REFD组合评价模型,使用信号时域的均方根、短时能量熵、小波包分解子频带峰值频率、能量分布特征的客观数据,通过t-SNE模糊聚类方法,对比验证了组合模型的优势,可以有效的区分出微型电机的机械异音故障和电磁异音故障。（3）以传统SVM分类模型作为对比标杆,构建基于粒子群优化算法的PSO-SVM分类模型,以及基于决策树基础的随机森林（RF）分类模型用于区分电机故障种类,通过随机实验测试表明,本文设计的分类器性能提升明显。（4）基于电机特征提取方法与故障分类预测模型,使用Lab VIEW软件平台,开发了集采集、分析、诊断功能于一体的微型电机故障检测系统,实现微型电机的声音信号采集与故障诊断分类。
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