一种针对多电机作业现场的轴承声纹故障检测与诊断方法

本发明公开一种针对多电机作业现场的轴承声纹故障检测与诊断方法，属于电机轴承声纹故障检测与诊断领域，首先通过变分模态分解对收录的声纹信号进行分解，构建以不同频率为中心的分量；其次使用能量熵对分量进行筛选，去除环境声分量与负载异响分量，重构声纹信号；然后使用改进Conv‑tasnet网络对重构信号进行源数目分解，输出分解信号；随后使用Fbank滤波器组对每个分解信号进行特征提取；使用EMAtrs网络对特征进行自适应软阈值化加权处理；最后使用SplitCAM block对不同权重特征进行分组权重卷积，得到可用于分类的特征，确定设备工况。本发明能更好的分离与提取多电机声音混叠特征，从而提高故障监测与诊断的准确率。