交易价格： 面议
类型： 发明专利
技术成熟度： 可以量产
专利所属地：中国
专利号：201310662669.2
交易方式： 完全转让 许可转让 技术入股
联系人： 徐州中国矿业大学大学科技园有限责任公司
所在地：江苏徐州市
一种基于MFCC特征提取的机器故障预测方法，属于机器故障预测方法。该故障预测方法，通过机器上安装的声传感器获得当前机器运行的声音信号特征，声音信号经过预处理后，再将其进行Mel变换，获得其MFCC特征向量。根据所得MFCC特征向量对机器健康状况进行预测，具体聚类过程是支持向量机对机器正在运行时所提取的MFCC特征和所存机器之前正常运行样本数据进行聚类，通过投票法对聚类结果进行分析，进而对机器故障进行预测。优点：提取机器的声音特征，将其变换至Mel域，再根据SVM对特征向量进行聚类分析，快速、准确、简单的预测出机器健康状态。具有操作简单、预测精度高、预测速度快、抗噪性能好。对非线性、随机性、时变性的信号能够较为精确的预测。
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