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利用声音信号能量比在线识别钢材材质
  • ISSN号:1003-8728
  • 期刊名称:《机械科学与技术》
  • 时间:0
  • 分类:TP39[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]河北科技大学机械工程学院,石家庄050018, [2]河北省送变电公司线路器材厂,石家庄051130
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(11002046); 河北省自然科学基金项目(A2011208007)资助
中文摘要:

针对在铁塔加工过程中角钢在冲孔时会发出一定的声音,提出一种利用声音信号能量比在线识别Q235和Q345两种材质角钢的方法。搭建实验系统,现场采集加工Q235和Q345两种材质角钢的声音信号,分析不同型号角钢对应声音信号的频谱特征,计算信号在特定高频频带与低频频带的能量比值,以及能量比均值和标准差,找到其区别两种材质的能量比取值范围。并且现场采集一定量的信号样本,根据统计学原理并经过试验验证,识别两种钢材材质的正确率可达到95%以上。

英文摘要:

In view of the sound from clamping,punching and shearing of angle steel in machining of iron tower,a method for on-line recognizing the steels of Q235 and Q345 by using the energy ratio of sound signal was put forward in this paper.The experiment system for data acquisition was set up.The sound signals from the two angle steels of Q235 and Q345 were collected.The energy ratio,especially high frequency band and low frequency band,and the mean energy ratio and standard deviation of the sound signal were calculated.The range in the energy ratio for the two kinds of angle steels would be found.In addition,a certain amount of sound signal samples in the sense of processing were collect.According to the statistics principle and the test verification,the accuracy for recognizing the two kinds of steels could be reach up to above 95%.

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期刊信息
  • 《机械科学与技术》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:
  • 主办单位:西北工业大学
  • 主编:姜澄宇
  • 地址:陕西西安友谊西路127号
  • 邮编:710072
  • 邮箱:mst@Nwpu.edu.cn
  • 电话:029-88493054 88460226
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-8728
  • 国内统一刊号:ISSN:61-1114/TH
  • 邮发代号:52-193
  • 获奖情况:
  • 国内外数据库收录:
  • 荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:21878