[发明专利]一种基于动态时间弯曲算法的机械系统声纹信号匹配方法

权利要求书

1.一种基于动态时间弯曲算法的机械系统声纹信号匹配方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：声学传感器采集机电系统运行状态声纹信号s(n)；

步骤S2：对采集的s(n)进行背景噪声抑制处理得到ss(n)；

步骤S3：对信号ss(n)进行峰值提取得到ss′(n))；

步骤S4：延时采集正常状态下的信号，经过步骤S3组成正常状态声纹库N_S(n)；

步骤S5：基于正常状态声纹库N_S(n)对ss′(n)进行声纹比对，匹配则更新正常状态声纹库N_S(n)，不匹配则进行下一步骤；

步骤S6：更新故障声纹库并编辑标签，进行预警提示。

2.根据权利要求1所述的一种基于动态时间弯曲算法的机械系统声纹信号匹配方法，其特征在于，采用基于数据跟踪的自相关处理方法对信号进行背景噪声抑制。

3.根据权利要求1所述的一种基于动态时间弯曲算法的机械系统声纹信号匹配方法，其特征在于，采用基于音谱分析的峰值检测技术对降噪信号进行峰值检测。

4.根据权利要求1所述的一种基于动态时间弯曲算法的机械系统声纹信号匹配方法，其特征在于，步骤S5中采用基于动态时间弯曲算法的声纹信号匹配技术对检测信号完成匹配比对，通过计算检测信号和正常信号与匹配样本库的匹配距离，比较检测信号与正常信号的相似度，从而实现对实时检测信号的识别分类。

5.根据权利要求4所述的一种基于动态时间弯曲算法的机械系统声纹信号匹配方法，其特征在于，比较检测信号与正常信号相似度的具体是分别计算检测信号和正常信号与匹配样本库的匹配距离序列S和D，并基于S和D求取均值s和d，若求得s大于d，则说明两个信号周期数据相似度低，则将检测信号判定为故障信号；如果s不大于d，则说明两个信号周期数据相似度高，则将检测信号判定为正常信号。