基于聲音融合特征與OCSVM的機(jī)床故障分類診斷＊

丁少虎 張瑞晨 楊稱稱 張 森

（①北方民族大學(xué)機(jī)電工程學(xué)院，寧夏銀川 750021；②北方民族大學(xué)電氣信息工程學(xué)院，寧夏銀川 750021）

高檔數(shù)控機(jī)床和基礎(chǔ)制造裝備是實(shí)現(xiàn)制造技術(shù)和工業(yè)現(xiàn)代化的基石[1]，也是實(shí)施強(qiáng)國戰(zhàn)略的重點(diǎn)領(lǐng)域，全球制造業(yè)強(qiáng)國也都在研究水平先進(jìn)的制造設(shè)備。由于數(shù)控機(jī)床結(jié)構(gòu)復(fù)雜，零部件構(gòu)造精密，在運(yùn)行時很容易被周圍各種因素影響，加上長時間不停歇的使用，導(dǎo)致設(shè)備故障頻繁發(fā)生[2]，對產(chǎn)品性能和數(shù)控機(jī)床壽命都會產(chǎn)生影響，如果在問題剛出現(xiàn)或即將出現(xiàn)時能快速反饋并采取解決措施，就能挽回更多損失，因此精準(zhǔn)的故障分類診斷就成了生產(chǎn)過程的重要環(huán)節(jié)。機(jī)械故障診斷技術(shù)通過采集和分析設(shè)備運(yùn)行時的數(shù)據(jù)，可以了解和掌握機(jī)器在運(yùn)行過程中的狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)測。常采用的診斷技術(shù)包括油液監(jiān)測、振動監(jiān)測、性能趨勢分析和無損探傷等，其中早期最常用的是基于接觸式振動傳感器的診斷方法，該方法在齒輪、高壓斷路器等故障部位的應(yīng)用較為成熟，但該方法需要接觸測量，將振動傳感器放置在被測物體上，當(dāng)遇到高溫、腐蝕液體、難以附著的光滑位置等問題時，該方法無法發(fā)揮作用；此外，振動傳感器也只能對機(jī)械的局部問題進(jìn)行故障檢測，當(dāng)局部的振動特征對故障不敏感時，診斷效率會受到影響。隨著聲音技術(shù)的發(fā)展，基于聲音的故障診斷技術(shù)逐漸受到更多研究人員的關(guān)注，該技術(shù)采用非接觸式測量，無需將傳感器附著在被測機(jī)械位置上，可以將機(jī)械整體聲音進(jìn)行收集處理，操作簡單且靈活。近年來聲學(xué)故障檢測也逐漸得到推廣，應(yīng)用在多種機(jī)械領(lǐng)域上，如鉆機(jī)鉆頭的斷裂檢測[3]、刨機(jī)故障診斷[4]等。

常見的特征提取方法有時頻域分析[5]、小波變換[6]等，但單一的特征提取方法往往不能充分表征數(shù)控機(jī)床音頻信息，因此使用Mel頻率倒譜系數(shù)（mel-frequency cepstral coefficient，MFCC）提取特征和線性預(yù)測倒譜系數(shù)（linear predictive cepstral coefficient，LPCC）提取特征融合，從不同標(biāo)準(zhǔn)獲得更多數(shù)控機(jī)床聲音特征；因?yàn)樘卣鞯木S度較高，數(shù)據(jù)處理較慢，使用主成分分析（PCA）降維方法和歸一化處理特征數(shù)據(jù)，可以消除不同維度和量綱導(dǎo)致的距離計算不合理情況；傳統(tǒng)的診斷方法只有在正常和異常樣本均衡時才會有較高的檢測準(zhǔn)確率，而數(shù)控機(jī)床工作時的異常樣本（如刀具斷裂、主軸磨損等）難以大量獲取，因此使用一類支持向量機(jī)方法對數(shù)控機(jī)床數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測可以解決樣本不均衡的問題。本文將利用MFCC和LPCC方法提取數(shù)控機(jī)床聲音信號的多維特征，分別進(jìn)行PCA降維和歸一化后進(jìn)行特征融合，將融合特征使用一類支持向量機(jī)方法判斷是否存在故障，若檢測為正常，則繼續(xù)工作，若判斷為異常，則通過SVM分類器[7]識別具體故障類別并停止工作，精準(zhǔn)定位故障快速解決問題。通過該流程能快速且高效診斷識別數(shù)控機(jī)床的故障類別。

1 算法原理

1.1 LPCC特征提取

在聲音特征參數(shù)提取技術(shù)的發(fā)展歷程中，線性預(yù)測倒譜系數(shù)最早被用于語音特征參數(shù)的提取，該方法能較好反映語音的聲道特征。隨著環(huán)境音的發(fā)展，雖然工程機(jī)械音與語音產(chǎn)生過程有所差異，但通過對比分析語音與機(jī)械環(huán)境音的產(chǎn)生和特征，在本質(zhì)上發(fā)音過程類似，且常規(guī)的部分特征都適用，因此，可使用LPCC對機(jī)械音進(jìn)行特征分析[8]。譜質(zhì)量下降。LPCC具有計算量小，對共振峰的描述清晰等優(yōu)點(diǎn)，其核心思想是：第n個音頻樣本可以通過其之前p個樣本的線性組合來估計，表示為

LPCC是 由 線 性 預(yù) 測 編 碼(linear predicative coding，LPC)計算頻譜包絡(luò)得到的倒譜系數(shù)，因?yàn)長PC對誤差比較敏感，導(dǎo)致一些小誤差也會造成頻

式中：a1,a2,···,ap被 假定為語音分析框架上的常數(shù)[9]。LPCC特征的階數(shù)通常與其所反映的信息和運(yùn)算量成正比，階數(shù)越大，通常所包含的信息就越大，階數(shù)通常選擇8～16[10]。特征提取聲譜圖如圖1所示，這是對聲音信號進(jìn)行預(yù)加重、分幀和加窗等預(yù)處理后，再進(jìn)行線性預(yù)測分析、快速傅里葉變化、取對數(shù)和快速傅里葉逆變化獲得的關(guān)鍵特征信息。

圖1 LPCC的13維特征聲譜圖

1.2 MFCC特征提取

不同于LPCC對發(fā)聲處機(jī)理進(jìn)行研究而得到的聲學(xué)特征，MFCC是依據(jù)人耳的聽覺系統(tǒng)研究推出的特征提取方法。與LPCC類似的是，MFCC也是利用求倒譜系數(shù)分析特征，倒譜分析是常用的一種方法，它可以用有限特征表征聲音包含的信息。

這種方法不基于信號本質(zhì)的變化，對輸入的聲音信號不附加各種條件，又利用了聽覺模型上的研究，因此這種特征提取方法具有更強(qiáng)的魯棒性[11]，而且在信噪比較低時仍有可觀的檢測正確率。通過將頻率轉(zhuǎn)換成Mel尺度，特征能夠更好地匹配人類的聽覺感知效果，從頻率到Mel頻率的轉(zhuǎn)換公式為

其中：f為頻率，利用Mel濾波也是該特征提取方法的一個關(guān)鍵，MFCC的特征提取聲譜圖如圖2所示，圖2中MFCC的特征聲譜圖是經(jīng)過對聲音信號預(yù)處理、快速傅里葉變化、Mel濾波、取對數(shù)以及離散余弦變化后獲得的關(guān)鍵特征信息。

圖2 MFCC的13維特征聲譜圖

1.3 PCA特征降維

通常特征的維度越高，其所包含的信息就越多，準(zhǔn)確率也會相應(yīng)提高，但當(dāng)處理的文件數(shù)量增多，且特征維度較高時，一次檢測運(yùn)行可能就是以小時起步，因此為了節(jié)省時間與內(nèi)存，選擇一種合適的降維算法進(jìn)行處理數(shù)據(jù)就顯得格外重要。不同的算法會根據(jù)數(shù)據(jù)的不同特性進(jìn)行降維，常見的降維方法有t分布隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE[12]）、一致流形近似與投影（UMAP）和PCA方法。

PCA是主成分分析方法。這是一種常見的數(shù)據(jù)處理算法，一般用來給高維數(shù)據(jù)降維。通過選擇不同的基對同一組數(shù)據(jù)給出不同的表示，若基的數(shù)量小于數(shù)據(jù)本身的維數(shù)，則說明達(dá)到了降維的目標(biāo)[13]。其中的關(guān)鍵問題是怎樣選擇K個基去表示N維向量。

（1）方差。方差代表著數(shù)值的分散程度，為方便處理，將變量均值化為0可得

需要尋找1個一維基，使得變換數(shù)據(jù)到基上后，方差值最大。

（2）協(xié)方差。協(xié)方差能代表1個變量之間的相關(guān)性。要讓2個變量之間不存在線性相關(guān)性，這樣能使其表示更多不重復(fù)的原始信息。同樣將均值化為0可得

表1 實(shí)驗(yàn)采集數(shù)據(jù)信息

當(dāng)協(xié)方差為0時，表示2個變量線性不相關(guān)，在選擇第2個基時在第1個基正交的方向上進(jìn)行選擇，就能滿足相互正交的期望。有a和b兩個變量，按行組成矩陣X

（3）協(xié)方差矩陣。要滿足優(yōu)化目標(biāo)，就要將方差與協(xié)方差統(tǒng)一表示，可用矩陣的方式，假設(shè)

由式（6）可得統(tǒng)一表達(dá)后的方差與協(xié)方差。

（4）矩陣對角化。假設(shè)P是1組基按行組成的矩陣，設(shè)Y=PX，則Y就是X對P做基變換后的數(shù)據(jù)。設(shè)Y的協(xié)方差矩陣為D，則D為

由式（7）可以看出優(yōu)化目標(biāo)已經(jīng)變?yōu)閷ふ?個矩陣P，滿足D是1個對角矩陣，則對角元素從大到小的前K行就是要尋找的基。

由實(shí)對稱矩陣定義可知，1個n行n列實(shí)對稱矩陣一定能找到n個單位正交特征向量，設(shè)為e1,e2,···,en，將其按列組成矩陣E=[e1,e2,···,en]，則協(xié)方差矩陣C可為

對角元素λ就是各特征向量對應(yīng)的特征值。得到P=ET，P的每1行都是C的1個特征向量，將P從大到小排列的前K行組成的矩陣乘原始數(shù)據(jù)X，就得到了Y=PX，即為降到K維后的數(shù)據(jù)。

文章對比了t-SNE、UMAP以及PCA這3種降維方法診斷效果，具體實(shí)驗(yàn)見后文。

1.4 特征融合

傳統(tǒng)理解中，特征維度越高代表其所包含的關(guān)鍵信息越多，檢測準(zhǔn)確率就會相應(yīng)地提高。環(huán)境聲具有非線性且背景復(fù)雜發(fā)聲點(diǎn)較多，使得單一特征無法完全表征環(huán)境聲音信號，融合特征可以解決這一問題。因此，采用LPCC與MFCC方法提取特征，之后進(jìn)行降維及歸一化處理，最后結(jié)合生成新的特征。

其中：μ為所有樣本數(shù)據(jù)的均值，σ為所有樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。

如式（9），對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)歸一化，是機(jī)器學(xué)習(xí)與統(tǒng)計學(xué)習(xí)任務(wù)中常用的一種處理方式。由于MFCC和LPCC是基于不同方法的濾波器提取得到的特征，具有不同的量綱，因此直接對兩者進(jìn)行疊加或結(jié)合可能會導(dǎo)致精度下降。為了消除量綱不同帶來的影響，采用特征降維和標(biāo)準(zhǔn)歸一化處理可以解決由于不同維度和量綱導(dǎo)致的距離計算不合理情況，此外還能方便處理數(shù)據(jù)和加快收斂速度。

文章對兩種特征提取方法都設(shè)置為13維特征提取，因此MFCC和LPCC特征具有相同的維數(shù)，在經(jīng)過降維、歸一化處理后，聲譜圖已轉(zhuǎn)換為多維數(shù)組，利用Python中的concatenate函數(shù)將處理后的2種特征的對應(yīng)位置相互融合，融合后的新特征既包含MFCC提取的特征信息，也包含LPCC提取的特征信息，2種方法提取的特征之間相關(guān)性較小，反映出環(huán)境聲音不同特征，預(yù)計融合后效果較好。

1.5 OCSVM分類法

一類支持向量機(jī)(one-class support vector machine，OCSVM)是由Bernhard Scholkopf等人基于支持向量機(jī)(SVM)提出[14]。SVM有著諸多算法不具備的優(yōu)良特性，首先，SVM算法是基于統(tǒng)計學(xué)習(xí)中VC維與結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小原理的典型機(jī)器學(xué)習(xí)方法。通過添加對應(yīng)的正則項(xiàng)，使該方法具有良好的泛化能力，不易過擬合；將SVM的原二次規(guī)劃求解問題轉(zhuǎn)化為凸優(yōu)化問題，當(dāng)數(shù)據(jù)集線性可分時，則必定能得到全局最優(yōu)解；其次利用線性、多項(xiàng)式和高斯等核函數(shù)，將原樣本空間投影至高維空間，利用高維空間線性可分的特性，將非線性問題轉(zhuǎn)化為線性問題進(jìn)行求解；最后，通過引用一個松弛變量和懲罰系數(shù)，最大化軟分類間隔，使得SVM算法具有較好的魯棒性。

OCSVM算法也使用了核函數(shù)來處理線性不可分的情況。給定數(shù)據(jù)X=[x1,x2,···,xl]，其中包含l個觀測數(shù)量，設(shè)為1個R N的1個子集，假設(shè)Φ是1個從X低維輸入空間到高維Hilbert空間H的映射，利用核函數(shù)運(yùn)算通過k(x,z)對任意x,z∈X：

為了將數(shù)據(jù)集與原點(diǎn)分離，并使這個距離最大化，對其求解二次規(guī)劃，得

由于非零松弛變量ξi在目標(biāo)函數(shù)中受到懲罰，可以預(yù)期，如果w和ρ解決了這個問題，則對于訓(xùn)練集中包含的大多數(shù)示例xi，決策函數(shù)將會為正，其中v扮演重要權(quán)衡角色，v∈(0,1)是1個參數(shù)，類似于SVM中的懲罰參數(shù)C。采用拉格朗日求解，并通過上面核函數(shù)可證明解具有SV展開式：

具有非零αi的模式xi稱為SVs，其中找到系數(shù)便可得優(yōu)化問題的對偶形式：

單分類支持向量機(jī)基本思想：首先通過非線性變換將數(shù)據(jù)映射到高維的特征空間，然后在特征空間中，將原點(diǎn)作為異常點(diǎn)，求出訓(xùn)練樣本與原點(diǎn)的最大間隔的超平面。對測試樣本，通過超平面進(jìn)行分類[15]。這是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，能規(guī)避手工貼標(biāo)錯誤引起的識別下降，還能節(jié)省大量時間。為預(yù)防將通過的人聲鳥叫等都識別為異常聲音，所以在訓(xùn)練測試時，會給定一個總比例約0.1的異常樣本，使機(jī)器認(rèn)識異常樣本，通過機(jī)器自動識別異常樣本數(shù)量，對比已知數(shù)據(jù)觀察檢測效果。

2 基于 聲音 特 征融 合與OCSVM的 機(jī) 床故障分類診斷方法

機(jī)床的異音故障分類診斷方案主要有以下3個方面的工作，分別是機(jī)床音頻信號的采集、數(shù)據(jù)信號的處理和異音診斷方法的實(shí)現(xiàn)。根據(jù)實(shí)現(xiàn)的流程，將機(jī)床異音檢測系統(tǒng)分為以下幾步：

（1）使用Brüel&Kj?r（BK）信號采集設(shè)備（包括傳聲器、信號采集儀等）采集機(jī)床正常工作與多種異常工作的聲音信號，為后續(xù)算法分析提供數(shù)據(jù)支持。

（2）對采集的信號先在BK Pulse Reflex軟件上進(jìn)行時頻域觀察分析，再通過Python進(jìn)行切割命名等處理數(shù)據(jù)，使用MFCC和LPCC方法進(jìn)行信號濾波和特征提取，選擇PCA降維方法進(jìn)一步處理特征，對提取的兩種特征進(jìn)行特征融合，為之后的決策方法處理好數(shù)據(jù)。

（3）利用OCSVM方法對機(jī)床音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行檢測，得到是否有異常音頻，若為異常音頻，再進(jìn)一步判斷是哪一類異常音頻。

基于聲音特征融合與OCSVM的機(jī)床故障分類診斷詳細(xì)流程圖如圖3所示。

圖3 機(jī)床的故障診斷分類流程圖

3 實(shí)驗(yàn)研究

實(shí)驗(yàn)采用Type 4189-A-021傳聲器和Type0671前置放大器采集數(shù)控機(jī)床的各類音頻，搭配3050-A-060信號采集儀傳入計算機(jī)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，傳聲器懸掛放置在機(jī)床內(nèi)部兩側(cè)，傳聲器方法采集數(shù)據(jù)區(qū)別于振動傳感器，不能放置在機(jī)床的某一單獨(dú)位置附近，應(yīng)確保對工作環(huán)境的整體監(jiān)測，同時對傳聲器包裹海綿套，在濾除部分雜音和降噪的同時保護(hù)設(shè)備正常使用，部分設(shè)置參考GB/T 12060.4聲系統(tǒng)設(shè)備第4部分：傳聲器測量方法，測試圖如圖4所示。

圖4 采集現(xiàn)場和采集設(shè)備搭建示意圖

機(jī)床音頻信號數(shù)據(jù)采集時，先確定正常運(yùn)轉(zhuǎn)的各項(xiàng)參數(shù)值，選擇8 mm尺寸的切削刀具，機(jī)床轉(zhuǎn)速設(shè)置為3 000 r/min，進(jìn)給量為250 mm/min，背吃刀量為1 mm。刀具磨損音頻采集選擇70%左右界值的磨損刀具進(jìn)行工作，進(jìn)給量增至350 mm/min時運(yùn)行狀態(tài)作為異常音頻采集，背吃刀量增至1.5 mm時作為異常音頻采集?？紤]到不同的異常音頻故障采集難度不同，因此每個音頻的采集數(shù)量都會有區(qū)別，如刀具斷裂錄制時間較短，采用音頻裁剪的方式擴(kuò)充數(shù)據(jù)集。采集頻率為51.2 kHz，使用雙聲道采集音頻，數(shù)據(jù)每30 s分為一個音頻文件，后期切割為每500 ms一個音頻文件，并去除其中的空白音頻，錄制的各類正常與異常音頻總數(shù)如表1所示。

機(jī)床數(shù)據(jù)采集過程中會存在環(huán)境噪聲的影響，采用2種方法解決該問題：第一種是在聲音特征提取時對信號預(yù)處理、加濾波器濾除部分噪音；第二種是對持續(xù)存在的機(jī)床噪音混入每一個音頻中，將采集的機(jī)床每類音頻都設(shè)為一個整體，默認(rèn)該噪聲為數(shù)據(jù)集的一部分去訓(xùn)練診斷。

對機(jī)床的所有類型音頻信號進(jìn)行時頻譜分析如圖5所示，從左上圖至由右下圖分別為刀具磨損、刀具斷裂、刀具缺失、主軸抱死、導(dǎo)軌磨損、進(jìn)給量改變、背吃刀量改變、異常撞擊、刀具空轉(zhuǎn)和正常工作時頻圖。由圖5對比可見，刀具斷裂和導(dǎo)軌磨損的異常音頻與機(jī)床正常運(yùn)轉(zhuǎn)的聲音差別較大，其他7種異音時頻圖與正常聲音時頻圖差別會小很多，因此可以選擇更多的分析方式識別故障。

圖5 機(jī)床各類音頻信號時頻圖對比

分別使用MFCC和LPCC各提取機(jī)床音頻信號特征進(jìn)行實(shí)驗(yàn)檢測，在異音故障檢測上主要設(shè)置特征融合和降維方法的選擇對比實(shí)驗(yàn)。理論上融合特征會獲得更高的檢測效果，因此先固定融合特征選擇效果更好的降維方法，待確定降維方法后，再進(jìn)行單特征與多特征提取實(shí)驗(yàn)對比。實(shí)驗(yàn)中以9∶1比例選擇正常與異常樣本，由于本文采用的診斷方法是OCSVM，可以在數(shù)據(jù)樣本不均衡的情況下使用，選擇訓(xùn)練數(shù)據(jù)樣本總量為2 828個，測試樣本總量為701個，將所有異常故障聲音合并為一個整體稱為故障總類，具體每一類的訓(xùn)練和測試數(shù)據(jù)量如表2所示。

表2 訓(xùn)練/測試樣本數(shù)量說明

數(shù)據(jù)樣本量為n為2 828，數(shù)據(jù)時長為500 ms，每一次檢測模型會對數(shù)據(jù)特征處理，將每一個數(shù)據(jù)點(diǎn)的值表示出來，計算得到結(jié)果，如表3所示。

表3 單次檢測數(shù)據(jù)值表示

分別對機(jī)床音頻數(shù)據(jù)進(jìn)行t-SNE、UMAP和PCA 降維方法實(shí)驗(yàn)，并進(jìn)行調(diào)參，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖6。

圖6 3種降維方法實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖

在保持核函數(shù)和多特征融合方法情況下，常用混淆矩陣表達(dá)模型數(shù)據(jù)預(yù)測結(jié)果，見表4。

表4 混淆矩陣

采用式（14）準(zhǔn)確率方法來體現(xiàn)模型效果。

通過準(zhǔn)確率對比特征融合下不同降維方法的檢測效果，如表5所示。

表5 3種降維方法檢測結(jié)果對比

t-SNE降 維 方 法 在2 828個 數(shù) 據(jù) 中 共 識 別 錯285個，這種效果并不盡如人意。UMAP降維方法在2 828個數(shù)據(jù)中識別錯143個，識別準(zhǔn)確率相比t-SNE較高，但識別時間增加過多。PCA方法在所選的數(shù)據(jù)中識別率較高，且運(yùn)行時間較短，說明PCA降維方法相對更加合適。

在確定PCA降維方法后，開始進(jìn)行單特征提取與多特征融合的實(shí)驗(yàn)，對機(jī)床音頻數(shù)據(jù)集進(jìn)行單獨(dú)MFCC和LPCC特征提取實(shí)驗(yàn)，并進(jìn)行調(diào)參，結(jié)果如圖7所示，詳細(xì)信息如表6所示。

圖7 單特征提取實(shí)驗(yàn)結(jié)果圖

表6 單特征檢測結(jié)果

由圖7和表6可見單特征效果較好的為LPCC特征提取，檢測效果為88.1%，在運(yùn)行時間差距不大的情況下，檢測效果相比于表5中特征融合-PCA方法的94.9%準(zhǔn)確率還是低了6.8%，因此特征融合和PCA降維方法搭配OCSVM分類器使用是診斷故障效果最好的方法，下面將使用該方法進(jìn)行測試驗(yàn)證。

將測試數(shù)據(jù)代入訓(xùn)練好的故障診斷模型，診斷效果如圖8所示。

由圖8檢測效果可見正確診斷樣本674個，錯誤診斷樣本27個，故障診斷準(zhǔn)確率達(dá)到了96.1%，能夠?qū)崿F(xiàn)機(jī)床運(yùn)行故障的診斷。

圖8 測試集檢測效果圖與混淆矩陣圖

通過機(jī)床異音故障診斷后，當(dāng)診斷為正常工作聲音時，機(jī)床正常工作，當(dāng)診斷為異常聲音時，需要進(jìn)一步識別該音頻對應(yīng)的機(jī)床故障類別并停止機(jī)器，通過K近鄰（K-nearest neighbors，KNN）方法和SVM方法進(jìn)行具體檢測。機(jī)床異音故障分類的總數(shù)為4 123個樣本，共9類如表7所示。

表7 機(jī)床異音故障類別樣本數(shù)量

將整體數(shù)據(jù)以7∶3分為訓(xùn)練集與測試集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，觀察測試集檢測效果，實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表8所示。

表8 多類故障檢測結(jié)果對比

由表8可見SVM檢測效果相比KNN方法準(zhǔn)確率提高了14.3%，因此在檢測異音故障問題上選擇SVM方法能更準(zhǔn)確地檢測出異音所屬故障類別。通過機(jī)床故障分類的檢測方法流程，可以對大多數(shù)故障問題進(jìn)行分類診斷，大大降低因故障帶來的各項(xiàng)損失。

4 結(jié)語

文章提出一種基于聲音特征融合與OCSVM的異音故障分類診斷方法，并將該方法應(yīng)用于機(jī)床實(shí)際工作，進(jìn)行了故障診斷與分類，由實(shí)驗(yàn)結(jié)果得到以下結(jié)論：

（1）將LPCC與MFCC提取的特征進(jìn)行融合可以獲得機(jī)床聲音數(shù)據(jù)更完整的各項(xiàng)信息，故障診斷準(zhǔn)確率分別比MFCC和LPCC高12.2%和6.8%，說明對數(shù)據(jù)進(jìn)行特征融合會獲得更好的診斷效果。

（2）對比t-SNE、UMAP和PCA降維方法，通過機(jī)床故障診斷實(shí)驗(yàn)結(jié)果可見，無論是故障診斷準(zhǔn)確率還是診斷時間，PCA都屬于效果更好的方法，因此使用PCA對機(jī)床數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理。

（3）通過機(jī)床測試數(shù)據(jù)集的故障診斷實(shí)驗(yàn)可見，即使在樣本不均衡的情況下，OCSVM分類器的故障診斷準(zhǔn)確率也能達(dá)到96.1%，說明該方法契合此類異常樣本難以獲取的應(yīng)用方向且環(huán)境噪音對診斷的結(jié)果影響不大。由多類故障檢測結(jié)果說明了在機(jī)床故障分類診斷應(yīng)用上，SVM是比KNN更好的分類方法。