机械电子系统信号处理与特征提取技术研究
摘要:机械电子系统在现代工业生产中产生大量复杂信号,传统信号处理方法难以满足智能制造对高精度特征提取和实时识别的需求。本研究旨在构建高效的机械电子系统信号处理与特征提取技术体系,提升系统智能化水平和故障诊断能力。研究采用深度学习框架TensorFlow 和PyTorch,结合小波变换、经验模态分解等信号预处理技术,包括自适应滤波和降噪方法,构建基于卷积神经网络和循环神经网络的特征提取模型,并设计多尺度特征融合策略。利用支持向量机、随机森林等机器学习算法建立信号特征识别模型,并探索迁移学习技术以处理跨工况数据,同时采用交叉验证和网格搜索优化模型参数。实验验证在数控机床等高端装备应用场景中,采用工业现场采集的振动、电流、温度等多源信号数据,通过系统实验设计对比分析不同算法的识别精度和计算效率。结果表明,所提出的信号处理技术在特征提取准确率上达到 96.3% ,识别速度提升 42% ,能够有效应用于智能制造和工业4.0 环境下的机械电子系统状态监测与故障诊断。
高永亮