基于声信号的工业设备故障诊断研究综述

摘要：

为了保证工业生产过程的安全稳定运行,采取合理的故障诊断具有十分重要的意义和价值.因此,工业设备故障诊断一直是工业领域的研究热点.阐述了故障诊断的意义,并指出基于声信号进行故障诊断的可行性和优势.根据有无深度学习的参与,将基于声信号的故障诊断方法分为基于传统和基于深度学习两种类型;分别梳理了两类故障诊断方法的流程与思路,阐述并归纳了两类方法中典型算法的原理、优点、局限性、主要方法及诊断效果.最后,指出了当前工业设备故障诊断领域的研究难点、热点以及未来发展方向.

关键词：声信号、故障诊断、工业设备、机器学习、深度学习

所属期刊栏目：59

分类号：TP277(自动化技术及设备)

资助基金：国家自然科学基金;浙江省自然科学基金项目;浙江省科技厅重点研发计划项目

在线出版日期：2023-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共13页

页码：51-63