基于Mel-CNN模型的磨煤机声纹识别研究

摘要

磨煤机是燃煤电站的重要辅助设备之一，它的运行状况直接关系到机组的安全稳定运行。因此，提出了一种基于Mel-CNN模型的磨煤机轴承声纹识别方法，以有效检测磨煤机的运行状态。首先利用噪声采集平台模拟了各种轴承故障作用下的噪声信号，提取Mel谱特征，然后将磨煤机轴承各状态下产生的Mel谱图输入到CNN模型中，该模型对各状态下生成的Mel谱图进行训练、学习和特征提取。最终实验结果表明，Mel-CNN模型在训练时间、模型大小指标等方面优于其他模型，在轴承故障声纹识别方面具有较大优势。

关键词

磨煤机 / Mel谱图 / 声纹识别 / CNN / 轴承故障