文档名：基于MFCC和MDESVDD的滚动轴承音频信号异常检测方法
摘要：针对传统振动传感器安装不易,而声信号分析易受环境噪声干扰的问题,提出一种基于梅尔倒谱系数(MFCC)和马氏距离加权改进支持向量数据描述(MDE-SVDD)的音频信号异常检测方法,用于滚动轴承运行状态监测.该方法从轴承运行声信号中提取MFCC作为特征向量,进而使用马氏距离加权改进SVDD,以增强对噪声样本的抗干扰性,从而提高算法的检测精度,然后在实验音频信号中添加多种强度的高斯白噪声以模拟现场噪声环境,并将所提方法的测试结果与传统SVDD等异常检测方法进行比较.结果表明:在低信噪比(-5dB)场景下,MDE-SVDD的异常检测平均准确率达到91.99％,相较于传统SVDD提升了7.73百分比.
Abstract：Aimingattheproblemsthattraditionalvibrationsensorisnoteasytoinstallandtheacousticsig-nalanalysisiseasilyinterferedbyenvironmentalnoise,ananomalydetectionmethodforaudiosignalwasusedtotesttherunningstateoftherollingbearingsbasedonMel-Frequencycepstralcoefficients(MFCC)andMahalanobisdistanceweightingsupportvectordatadescription(MDE-SVDD).Inthismethod,MF-CCwasextractedfromtherunningsoundsignalofbearingsasthefeaturevector,andthenMahalanobisdistanceweightingwasusedtoimproveSVDD,soastoenhancetheanti-interferenceofnoisesamplesandimprovethedetectionaccuracyofthealgorithm.Gaussianwhitenoiseofvariousintensitieswasaddedtotheexperimentalsoundsignaltosimulatethefieldnoiseenvironment,andthetestresultsoftheproposedmethodwerecomparedwithtraditionalanomalydetectionmethodssuchasSVDD.ResultsshowthattheanomalydetectionaccuracyofMDE-SVDDreaches91.99％inthesceneoflowsignal-to-noiseratioby-5dB,whichis7.73％higherthanthatofthetraditionalSVDDmodel.
作者：高原 邓艾东 范永胜 梁志宏 傅行军 Author：GAOYuan DENGAidong FANYongsheng LIANGZhihong FUXingjun
作者单位：东南大学大型发电装备安全运行与智能测控国家工程研究中心,南京210096东南大学大型发电装备安全运行与智能测控国家工程研究中心,南京210096;东南大学能源与环境学院,南京210096国家能源集团江苏电力有限公司,南京215433东南大学能源与环境学院,南京210096
刊名：动力工程学报
Journal：JournalOfChineseSocietyOfPowerEngineering
年，卷(期)：2024, 44(2)
分类号：TH133
关键词：滚动轴承 声纹识别 梅尔倒谱系数 支持向量数据描述 异常检测
Keywords：rollingbearing voiceprintrecognition MFCC SVDD anomalydetection
机标分类号：TP391TN912.34TP277
在线出版日期：2024年3月19日
基金项目：江苏省碳达峰碳中，科技创新专项资金资助项目，江苏省重点研发计划资助项目基于MFCC和MDE-SVDD的滚动轴承音频信号异常检测方法[
期刊论文] 动力工程学报--2024, 44(2)高原 邓艾东 范永胜 梁志宏 傅行军针对传统振动传感器安装不易,而声信号分析易受环境噪声干扰的问题,提出一种基于梅尔倒谱系数(MFCC)和马氏距离加权改进支持向量数据描述(MDE-SVDD)的音频信号异常检测方法,用于滚动轴承运行状态监测.该方法从轴承运行声...参考文献和引证文献
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