一种基于噪声特征统计量的矿山设备健康状态判决方法

摘要

本发明公开一种基于噪声特征统计量的矿山设备健康状态判决方法，a.采集矿山设备噪声信号；b.对采集的噪声信号进行加窗分帧；c.计算MFCC系数形成特征参数；d.计算特征参数的特征统计量并形成特征向量；e.利用改进的短时模糊C均值聚类算法形成分类结果输出。本发明通过计算的特征参数，计算出其均值和方差两个统计量，形成一维的特征统计向量，并利用改进的短时模糊C均值聚类算法实现测试样本状态的汇聚，从而实现设备健康状态的判决，由于仅存储特征统计量，大大降低存储样本维数，提高了判决速度，解决了矿山设备运行状态的实时判决方法，降低了判决运行时间。