公开(公告)号：CN116882164A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310834131.9

申请日：2023-07-07

Applicant: 郑州轻工业大学

Inventor： 张志艳 ,  李志斌 ,  宁穆怡 ,  张曲遥 ,  季玉琦 ,  谢泽会 ,  姚莉娜 ,  王宏

IPC: G06F30/20 ,  G06F18/24 ,  G06F18/25 ,  G06F17/11 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明提出了一种基于Fisher比与改进LSSVM算法的阀冷设备故障诊断方法，其步骤为：首先，采用MFCC和IMFCC作为阀冷设备故障识别的声音特征；其次，基于Fisher比准则的线性判别法对声音特征MFCC和IMFCC进行融合，得到阀冷设备故障信号的融合特征；最后，利用PSO算法优化LSSVM的网络参数，并代入LSSVM对融合特征进行训练和分类，再对分类的标签进行标码和解码，得到故障分类结果。本发明利用MFCC和IMFCC提取阀冷设备特征参数，并用Fisher比对提取的参数进行两次选择与融合，在保证识别精度和准度的情况下，降低特征向量的维数，减轻数据的体量，可以快速准确的提取阀冷设备特征参数，实现了高低频故障信号的灵敏辨识。