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基于CNN和聲音時頻特征圖的微型振動馬達缺陷識別方法及裝置

1039 編輯：管理員來源：中冶有色技術網

2023-03-19 08:58:43

本發(fā)明公開了一種基于CNN和聲音時頻特征圖的微型振動馬達缺陷識別方法及裝置，該缺陷識別方法包括將采集的音頻信號進行A?計權處理，然后進行短時傅里葉變換獲得二維時頻特征灰度圖，將二維時頻特征灰度圖制作成訓練集和測試集，通過CNN對時頻特征圖進行學習，提取出更容易分類的特征，使用softmax分類器對最后的特征進行分類，實現對微型振動馬達缺陷的無損、實時、高精度檢測。本發(fā)明能夠實現對帶有偏心塊的微型振動馬達的缺陷檢測，填補了帶偏心塊微型振動馬達檢測技術的空白，在無損檢測技術領域具有很大的應用前景。

聲明：

“基于CNN和聲音時頻特征圖的微型振動馬達缺陷識別方法及裝置” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)