[發(fā)明專利]一種基于聲信號的熱軋帶鋼甩尾故障識別方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201010139353.1
• 申請日: 2010-03-31
• 公開（公告）號: CN101829689A
• 公開（公告）日: 2010-09-15
• 發(fā)明（設計）人: 陽建宏;黎敏;李雪瑞;陳剛;康新成;陳翔;魏立澤;周戰(zhàn);鄭耀中;孟傳勝
• 申請（專利權(quán)）人: 北京科技大學
• 主分類號: B21B38/00
• 分類號: B21B38/00
• 代理公司: 北京東方匯眾知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙) 11296
• 代理人: 劉淑芬

1.一種基于聲信號的熱軋帶鋼甩尾故障識別方法，其特征在于：

1)對采集到的每個帶鋼軋制聲音信號分別進行重采樣和分幀處理

聲音信號的采樣頻率為44KHZ，重采樣頻率為11KHz，分幀的數(shù)據(jù)點數(shù)1000。為保證分幀后幀與幀之間的平滑過渡及其連續(xù)性，對信號的每一幀進行疊加處理，疊加的部分為幀長的1/3。

2)計算每個聲音信號每一幀的Mel倒譜系數(shù)MFCC和一階差分系數(shù)ΔMFCC

首先求每一幀信號的快速傅里葉變換，然后通過Mel頻率濾波器組，取每個三角形的濾波器頻率帶寬內(nèi)信號幅度加權(quán)和作為某個帶通濾波的輸出，再對所有濾波器輸出做對數(shù)運算，最后做離散余弦變換，可以得到Mel頻率倒譜系數(shù)MFCC，為了能反應聲音的動態(tài)變化特征，引入差分倒譜參數(shù)ΔMFCC，將全部聲音信號的每一幀對應的Mel倒譜系數(shù)MFCC和一階差分系數(shù)ΔMFCC構(gòu)成特征矩陣A。

3)對特征矩陣A首先進行標準化處理，再進行主成分分析，得到特征矩陣A對應的特征值矩陣B，然后根據(jù)各特征值的貢獻率選取特征值，確定主元個數(shù)k，最后根據(jù)選擇的主元個數(shù)進行T²統(tǒng)計量控制限估計，并利用多變量統(tǒng)計控制圖進行特征識別，從而完成樣本庫的建立。

4)根據(jù)已經(jīng)建立的系統(tǒng)模型和T²控制限，計算待識別的聲音信號的每幀T²統(tǒng)計量，確定該聲音信號超過控制限的幀數(shù)，再計算總超限率ρ。總超限率是指一個聲音信號超過T²統(tǒng)計量控制限的幀數(shù)Z與該聲音信號的總幀數(shù)m_f的比值ρ＝Z/m_f，當ρ大于設定的閾值時，則判斷該聲音信號為甩尾信號。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于聲信號的熱軋帶鋼甩尾故障識別方法，其特征在于：所述的差分倒譜參數(shù)ΔMFCC的計算公式為：

d(n)=1Σi=-wwi2Σi=-wwi·c(n+i)]]>

式中c和d都表示一幀聲音信號的參數(shù)，w＝2。ΔMFCC則為當前幀的前兩幀和后兩幀參數(shù)的線性組合，矩陣A的表達式如下：

特征矩陣A中的每一行表示一個聲音信號所有幀的MFCC系數(shù)和ΔMFCC系數(shù)的合成向量，其中，p為Mel頻率濾波器的個數(shù)，則MFCC系數(shù)為p個，ΔMFCC系數(shù)為p-2個，因此一個聲音信號的每一幀可以表示為2p-2個系數(shù)，此外，n_i為每個聲音信號的分幀數(shù)，則m為N個聲音信號的總幀數(shù)，這樣，則由MFCC系數(shù)和ΔMFCC系數(shù)組合后可以構(gòu)成一個m×(2p-2)的特征矩陣A。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于聲信號的熱軋帶鋼甩尾故障識別方法，其特征在于：對所述的特征矩陣A進行標準化，計算公式為：

i＝1，2，…，m，j＝1，2，…，2p-2

其中，是特征矩陣A第j列向量的平均值，s_j是第j列向量的標準差，

特征矩陣A對應的特征值矩陣各個特征值的貢獻率計算公式為：根據(jù)實際需要的總貢獻率超過85％原則，確定選取保留的特征值個數(shù)k；根據(jù)選擇的主元個數(shù)進行T²統(tǒng)計量控制限估計，計算公式為：

T2k,m,α=k(m-1)m-kFk,m-1,α]]>

m是建立樣本模型的樣本的總幀數(shù)，即特征矩陣A的行數(shù)m，k是主元模型中保留的主元個數(shù)，a是檢驗水平，F(xiàn)_{k，m-1，α}是對應于檢驗水平為a，自由度為k，m-1條件下的F分布值。