国家学术搜索
登录
注册
中文
EN
消费电子
2024,
Issue
(8) :
21-23.
基于音频数据处理的航模电机故障状态识别方法
李峻辰
王恩成
消费电子
2024,
Issue
(8) :
21-23.
引用
认领
✕
来源:
NETL
NSTL
万方数据
基于音频数据处理的航模电机故障状态识别方法
李峻辰
1
王恩成
1
扫码查看
点击上方二维码区域,可以放大扫码查看
作者信息
1.
北方工业大学
折叠
摘要
电机对无人机至关重要,其故障极易导致失事.本文利用声音信号与深度学习通过采集电机音频,提取电机声音中的特征信息,计算转速,预测电机的推力,将可视化数据与数据库进行对比,从而识别电机故障.本研究还设计了基于MATLAB的电机故障诊断APP,并通过针对航模电机完成任务时的数据采集、处理及分类验证了模型性能以及程序的实用性.
关键词
电机
/
声音信号
/
故障诊断及分类
/
经验模态分解(EMD)
/
MATLAB
引用本文
复制引用
出版年
2024
消费电子
中国电子商会
消费电子
影响因子:
0.076
ISSN:
1674-7712
引用
认领
段落导航
相关论文
摘要
关键词
引用本文
出版年
参考文献
引证文献
同作者其他文献
同项目成果
同科学数据成果