侯俊剑， 吴艳灵， 何文斌， 房占鹏， 肖艳秋

(1. 郑州轻工业学院 机电工程学院， 郑州 450002； 2. 河南省机械装备智能制造重点实验室， 郑州 450002)

机械噪声是机械振动通过媒介向外界传播的结果，蕴含着丰富的机械状态信息[1]。利用噪声信号进行故障诊断的声诊断技术具有非接触测量和操作简便的优点，是振动故障诊断的有益补充[2-3]。侯俊剑等[4]提出了一种声像故障诊断方法，通过阵列测试和声成像算法重建声源表面二维声压分布，利用图像处理技术提取声像特征并进行状态诊断，为声诊断提供了新的思路。该方法改善了传统的基于单点测试的声诊断鲁棒性，但诊断过程中仅考虑源面(声源表面)的声压幅值分布，忽略了相位信息，信息利用不足，在局部声压幅值变化较小的弱故障工况下存在识别率低和诊断困难等问题。针对上述问题，本文提出一种基于三维声场空间特征的故障诊断方法。通过阵列测量和近场声全息技术(Near Field Acoustic Holography，NAH)重构三维声场，把声源表面的幅值和相位信息映射到空间域，然后提取声场的三维空间特征进行诊断识别。

基于三维声场空间特征的诊断方法逆向利用医学领域X射线分层构建三维模型的思想[5]，将整个三维辐射声场进行空间断层切片处理。声音是周期信号，仅考虑源面法向一个波长范围的空间声场，等间隔序列拾取13个辐射声场空间断层，得到声场各断层切片的声压幅值分布，构建声场的空间变化序列模型。……