基于接触式采集与小样本学习的电机异响检测方法及系统

本发明公开了一种基于接触式采集与小样本学习的电机异响检测方法及系统，方法包括：通过接触式振动传感器直接耦合电机外壳，采集原始振动信号，生成抗干扰振动信号；将抗干扰振动信号输入非线性共振增强模块，生成增强型声音信号；对增强型声音信号进行小波包分解，提取多尺度频带能量熵，结合奇异值分解降维，生成电机异响特征矩阵；基于动态权重分配元学习算法，利用少量正常样本与异常样本构建异响分类模型；将电机异响特征矩阵输入异响分类模型，通过滑动窗口时序匹配算法检测瞬态异常，输出异响判定结果。利用本发明实施例，能够实现复杂工况下高精度、低误报的电机异响检测。