毕业论文摘要：

利用非接触式声学故障诊断技术的工作优点，发展了基于支持向量机的声成像模式识别技术，并引入到故障诊断领域。通过阵列传声器采集机械噪声信号，在利用声成像算法重构声像进行噪声源识别与定位，并对声像进行图像处理，提取声像的纹理特征，采用支持向量机进行训练分类，进而用于机械工作状态的诊断。通过仿真及实验，得到了较好的诊断效果，表明基于声像的图像特征提取技术在结合支持向量机后可应用于机械故障诊断，为声成像方法在故障诊断领域的应用提供参考。