一种基于独立分量分析的电气设备故障音检测方法

摘要

本发明涉及一种基于独立分量分析的电气设备故障音检测方法，包括步骤：采用麦克风阵列采集电气设备运行的声音信号；采用基于负熵最大的独立分量分析法Fast-ICA算法针对采用麦克风阵列采集的声音信号分离各个独立声源信号；提取独立声源信号的Mel频率倒谱系数MFCC作为声音特征参数，通过模式匹配算法识别声音信号，将待测试声音模板与所有的参考样本模板匹配后，匹配距离最小的参考样本模板是电气设备工作音识别的结果：如匹配距离最小的参考样本模板为正常音，则与之匹配的电气设备工作音为正常音；如匹配距离最小的参考样本模板为故障音，则与之匹配的电气设备工作音为故障音。本发明用定点迭代算法，使收敛更加稳定和迅速。

主权项

一种基于独立分量分析的电气设备故障音检测方法，其特征在于，包括步骤如下：(1)采用麦克风阵列，即MIC阵列采集电气设备运行的声音信号；(2)采用基于负熵最大的独立分量分析法Fast‑ICA算法针对步骤(1)采用麦克风阵列采集的声音信号分离各个独立声源信号；(3)提取独立声源信号的Mel频率倒谱系数MFCC作为声音特征参数，通过模式匹配算法识别声音信号，将待测试声音模板与所有的参考样本模板进行匹配后，匹配距离最小的参考样本模板就是电气设备工作音识别的结果：如果匹配距离最小的参考样本模板为正常音，则与之相匹配的电气设备工作音为正常音；如果匹配距离最小的参考样本模板为故障音，则与之相匹配的电气设备工作音为故障音。