【摘 要】
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“听声音，辨故障”是人类早期就开始使用的故障诊断方法，但以其简单有效的特点一直延续至今。随着科技的发展，结合各种新技术的故障诊断方法也在不断推陈出新。本文在深入研究“
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“听声音，辨故障”是人类早期就开始使用的故障诊断方法，但以其简单有效的特点一直延续至今。随着科技的发展，结合各种新技术的故障诊断方法也在不断推陈出新。本文在深入研究“听声音，辨故障”这种故障诊断方法的机理之后，将声音信号作为故障诊断的主要信号源，结合语音识别技术和隐马尔可夫理论，实现了基于语音识别的机械零件故障声音诊断。
本文首先对机械故障的声音信号进行分析，结合语音信号处理中的短时技术，对故障信号在时域、频域和时频域上进行分析。然后将RASTA滤波技术与人耳的听觉模型相结合，用RMFCC特征参数作为特征矢量集。接着采用矢量量化技术对特征矢量集进行量化，输入到HMM模型识别库中，与预先用Baum-Welch算法训练好的HMM模型比较，按照Viterbi算法得到最大概率，即为最后的识别结果。此外，考虑到实际的环境影响和其它的噪声干扰，还提出了小波抑噪等几种系统稳健技术。实验结果表明，基于语音识别技术的机械零件故障声音诊断方法具有很好的故障识别效果。最后作者通过自己设计的软件实现了机械故障声音诊断系统的交互功能。
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