摘要
本发明提供了一种用于航天器振动试验产品故障智能诊断分析方法及系统,包括麦克风阵列、声纹信号处理软件、振动响应采集装置。通过合理布置麦克风阵列,利用传声器采集航天器在振动台上振动试验时产生的声纹信号,并对接收到的信号进行加权、延时和求和处理,形成空间指向性,从而快速定位故障发生区域。然后对故障区域附近的测点采集到的时域响应数据进行分析,通过对比声纹时频信号和加速度时频信号,准确定位故障类型。结合多尺度卷积记忆神经网络,提取故障特征并训练不同故障模型,实现故障的智能诊断。本发明能准确识别航天器振动试验过程中的各种故障,快速指导航天器部件的故障排查和维修,为航天器振动试验的顺利进行提供技术保障。
技术关键词
故障智能诊断
声纹特征
分析方法
频域特征
记忆神经网络
信号处理软件
布置麦克风
故障特征
声谱
麦克风阵列采集
长短期记忆网络
定位故障
航天器部件
多尺度
传声器
模块
声传感器
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强化学习框架
考生考场
时间序列预测模型
神经网络算法
鼠标移动轨迹
身份认证方法
计算机可读指令
加密
模板
身份认证装置
频域特征
公路路面病害检测
采样点
震动传感器
特征值
滚动轴承振动信号
故障诊断模型
振动故障诊断
位置更新
滚动轴承故障诊断系统
应力分析方法
应力分析模型
结构件
叉车
时域特征