摘要
本申请公开了一种基于云边协同的工业运载设备故障检测方法及系统,涉及数据处理技术领域,方法包括:边缘端设备获取对工业运载设备采集得到的初始音频数据;将初始音频数据预处理为标准音频数据;对标准音频数据进行增益增强进而提取音频特征;云端设备利用音频特征训练基准模型;对基准模型设定异常判断阈值作为音频检测模型;将音频检测模型进行蒸馏轻量化,得到量化检测模型;边缘端设备利用量化检测模型检测对工业运载设备采集得到的音频数据;将检测为异常的音频数据上传到云端设备;云端设备对检测为异常的音频数据进行故障分析。本申请通过云边协同实现了对工业运载设备运行状态的实时监控和故障预警,提高了故障检测的及时性和效率。
技术关键词
运载设备
故障检测方法
音频特征
工业
基准
云端
构建深度神经网络
故障检测系统
可读存储介质
数据处理技术
识别故障
解码器
声学特征
重构误差
编码器
统计方法
随机噪声
电子设备