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不知道你想要什么论文，所以就把我最近看的这篇文献分享给你哈
为了诊断风机叶片工作中出现的腐蚀、裂纹、穿孔甚至断裂等故障，在汉斯出版社《软件工程与应用》期刊中，有论文提出了一种基于声音特征提取的风机叶片健康监测和预警方法。在运行过程中收集风扇叶片的声音信号并对声音信号进行预处理，然后采用六分之一倍频程划分频带，将各频带能量作为特征数据，训练支持向量机二分类模型，采用的风机声音特征样本共4762个，其中有缺陷样本3341个，随机抽取百分之七十的数据作为训练集，剩下的则为测试集。对训练后的模型进行测试，测试集总正确率达到95.91%。实验证明该方法得到的风力发电机叶片健康状况分类结果可靠性高，可以达到无接触实时监测目的。（如需原文，则可关注汉斯出版社公众号联系小编）
为了诊断风机叶片工作中出现的腐蚀、裂纹、穿孔甚至断裂等故障，在汉斯出版社《软件工程与应用》期刊中，有论文提出了一种基于声音特征提取的风机叶片健康监测和预警方法。在运行过程中收集风扇叶片的声音信号并对声音信号进行预处理，然后采用六分之一倍频程划分频带，将各频带能量作为特征数据，训练支持向量机二分类模型，采用的风机声音特征样本共4762个，其中有缺陷样本3341个，随机抽取百分之七十的数据作为训练集，剩下的则为测试集。对训练后的模型进行测试，测试集总正确率达到95.91%。实验证明该方法得到的风力发电机叶片健康状况分类结果可靠性高，可以达到无接触实时监测目的。（如需原文，则可关注汉斯出版社公众号联系小编）
