典型文献
一种无接触式压缩机运行故障检测技术研究
文献摘要：
在传统机械设备故障诊断技术中,数据采集的方式主要是使用振动传感器采集振动信号,然而这种采集方式非常不便于大规模部署,效率低下,灵敏度不足.利用麦克风采集空气压缩机运行时声音,实现了非接触式数据采集;然后利用VGGish模型和小波包分别提取128维Embedding特征和小波能量特征,并且将两种方式提取的特征进行了特征融合;最后借助遗传算法将SVM、RandomForests、Adaboost三个强基学习器进行了模型集成,提高了故障模型的识别准确率.
文献关键词：
非接触式;特征融合;遗传算法;模型集成
中图分类号：
作者姓名：
刘浩;陈从颜
作者机构：
东南大学自动化学院,江苏 南京 210096
文献出处：
引用格式：
[1]刘浩;陈从颜-.一种无接触式压缩机运行故障检测技术研究)[J].工业控制计算机,2022(08):5-6,9
A类：
VGGish,小波能量特征,RandomForests
B类：
无接触式,机运,运行故障检测,故障检测技术,机械设备故障,设备故障诊断技术,振动传感器,振动信号,采集方式,麦克风,风采,空气压缩机,非接触式,小波包,Embedding,两种方式,特征融合,Adaboost,基学习器,模型集成,故障模型,识别准确率
AB值：
0.333494
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