針對開(kāi)發(fā)一套智能化磁瓦內部缺陷檢測設備的需求,提出一種基于深度一維卷積網(wǎng)絡(luò )的智能識別方法。該方法通過(guò)原始時(shí)域信號訓練深度一維卷積網(wǎng)絡(luò ),利用卷積網(wǎng)絡(luò )逐層挖掘信號隱藏特征能力完成智能診斷,杭州愛(ài)華噪聲測試儀與傳統方法相比,利用深度一維卷積網(wǎng)絡(luò )能夠擺脫對專(zhuān)家經(jīng)驗和信號處理知識的依賴(lài),以其強大的自動(dòng)提取特征能力完成磁瓦內部缺陷的智能診斷。在3種類(lèi)型磁瓦數據上進(jìn)行特征提取和缺陷識別,實(shí)驗結果表明,該方法能夠有效地從聲音信號中提取缺陷特征和識別,結合開(kāi)發(fā)的機械設備,能夠滿(mǎn)足磁瓦內部缺陷智能化檢測的需求