摘要
本发明涉及故障检测技术领域,尤其是指一种泵站机组故障检测方法、装置、设备及计算机存储介质。本发明所述的泵站机组故障检测方法,基于傅里叶变换方法,将声纹数据转化成二维声音频谱图,并通过卷积神经网络有效提取出正常和异常运行时的二维声音频谱图的特征,避免了丢失局部特征,达到了准确识别故障的目的。
技术关键词
泵站机组
故障检测方法
故障检测模型
小波变换方法
序列
转子不平衡故障
工况
傅里叶变换方法
故障检测设备
图谱
故障检测技术
故障检测模块
故障检测装置
数据转换模块
历史运行数据
幅值
构建训练集
信号
计算机存储介质
系统为您推荐了相关专利信息
全景视频流
聚类分析方法
样本
层次聚类算法
计算机服务器
供电作业现场
语义分割模型
三维点云数据
云管理平台
多视角
企业数据资产
生成结构化数据
联合特征提取
拓扑图
图谱