基于模态波和高斯混合模型的转子碰摩声发射识别方法

摘要

本发明公布了一种基于模态波和高斯混合模型的转子碰摩声发射信号识别方法，本发明所述方法如下：采用碰摩声发射试验装置获得声发射信号，并对其进行短时分帧；对每个短时帧，分别提取倒谱系数，并计算分形维，将两者共同组成识别碰摩声发射信号的混合特征参数；确定碰摩声发射信号中的模态波种类；对于每一种类型的模态波分别建立一个相对应的高斯混合模型，并将碰摩声发射信号中的每个模态波单独用高斯混合模型进行训练；在识别时对各模态波模型的输出似然比按一定的权值比例合并得到总似然比；最后针对总似然比进行判决。本发明能较准确地识别碰摩声发射信号。该方法不仅能够应用于突发型声发射信号的识别，而且可以应用于连续型声发射信号的识别。

主权项

1、一种基于模态波和高斯混合模型的转子碰摩声发射识别方法，其特征在于包括以下步骤：(1)采用碰摩声发射试验装置获得声发射信号；(2)对步骤1所述的声发射信号进行短时分帧，对每个短时帧分别提取倒谱系数，并将每个短时帧依次经过基于波形长度的分形维算法、中值滤波得到分形维，将每个短时帧对应的倒谱系数和分形维共同组成识别碰摩声发射信号的混合特征参数；(3)确定碰摩声发射信号中的模态波种类：当D_i-D_i+1＞0.4，且D_i+1至D_i+n的平均值小于1.4，则为模态类型1；当D_i-D_i+1＞0.4，且D_i+1至D_i+n的平均值大于1.4，则为模态类型3；当D_i-D_i+1＜-0.4，则为模态类型2，其中D_i为步骤2所述的发生跳变的第i个短时帧的Katz-MF分形维，n为分形维数量，i和n都为自然数，下同；(4)对于每一种类型的模态波分别建立一个相对应的高斯混合模型：采用所有模态波密度的均值矢量μi协方差矩阵∑_i和混合权值a_i参数化得到高斯混合模型${\lambda }_i=\{a_i,{\overrightarrow{\mu }}_i,{\Sigma }_i\},$并将步骤2所述的碰摩声发射信号中的每个模态波分别经过高斯混合模型训练得到N个声发射信号模态波模板，N为模态波数量，N为自然数，下同；(5)将待识别信号重复步骤2后经过步骤4所述的声发射信号模态波模板匹配输出各模态波模型的似然概率，按设定的权值比例合并各模态波模型的似然概率得到总似然概率；(6)当步骤5所述的总似然概率大于门限值，则待识别信号中存在声发射信号。