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一种应用于减速机的噪声检测方法和系统 

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申请/专利权人:浙江三凯机电有限公司

摘要:本发明公开了一种应用于减速机的噪声检测方法和系统,涉及噪音检测技术领域,系统包括数据采集和预处理模块、音频特征提取模块、神经网络模型构建模块、综合分析模块以及结果展示模块;其技术要点为:针对不同减速机搭建不同的计算模型,并采用对应的数据进行计算异常程度评估值,以确保异常程度评估值的精准度,在非线性修正计算模型中通过历史使用数据修正异常程度评估值,更准确地评估减速机异常风险程度;通过综合利用历史数据、建立非线性计算模型、设定标准阈值、制定不同策略和进行数据预处理这类技术手段,有效地提高了减速机故障诊断的准确性、可靠性和效率,同时还为减速机的噪音检测提供了更加智能化、精准化和高效的技术方案。

主权项:1.一种应用于减速机的噪声检测系统,其特征在于,该系统包括:数据采集和预处理模块,于隔音环境中,采集在不同工作状态下运行时的减速机的噪音数据,并对噪音数据进行预处理;减速机的工作状态包括空载、满载、加速以及减速;音频特征提取模块,采用Mel频率变换公式将噪声数据中的音频转化为Mel频率,并计算生成梅尔频谱图,提取MFCC特征,形成特征矩阵;神经网络模型构建模块,选择卷积神经网络作为模型架构,在接收特征矩阵后,通过多个卷积层提取音频数据的局部特征,然后经过池化层处理特征维度,最后利用全连接层将提取的特征映射到类别空间,并使用输出层输出预测结果;综合分析模块,依据预测结果判断减速机为正常噪音或异常噪音,当判定为正常噪音时,则不做响应动作;当判定为异常噪音时,在确定噪音类型的条件下触发判定分析机制,过程如下:S101、判断当前待检测的减速机是否存在使用记录;S102、若当前待检测的减速机存在使用记录,则获取该减速机的历史使用数据,结合在预定时间周期T内得到的Mel频率和振动数据,搭建非线性修正计算模型,生成异常程度评估值;S103、若当前待检测的减速机不存在使用记录,则结合在预定时间周期T内得到的Mel频率和振动数据,搭建非线性交互计算模型,生成异常程度评估值;S104、将异常程度评估值与采用统计分析法预设的标准阈值进行对比,根据对比结果执行相应的策略。

全文数据:

权利要求:

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