摘要
本发明提供了一种带式输送机托辊故障声音检测方法和系统,涉及无损故障检测领域,包括:获取声音信号的时频域特征图X;通过多个不同尺寸的卷积层对X进行特征提取,得到多尺度特征图;将依次通过第一Ghost模块、深度卷积层、空间通道协同注意力模块和第二Ghost模块进行空间维度和通道维度的更深层次的故障特征映射,得到高层语义特征图;将输入到分类器模块中以获取分类结果,并利用交叉熵损失函数和重参数化训练方法完成模型的训练,得到故障检测模型;对待检测的声音信号执行短时傅里叶变换后,输入到训练后的故障检测模型中,以获取故障诊断结果。本发明提高了带式输送机托辊故障检测的准确性和实时性。
技术关键词
声音检测方法
托辊故障
带式输送机
协同注意力
故障检测模型
短时傅里叶变换
高层语义特征
紧凑特征
频域特征
通道
空间结构信息
多尺度特征提取
全局平均池化
声音检测系统
冗余特征
模块
麦克风阵列采集
系统为您推荐了相关专利信息
识别方法
注意力机制
工业平板
多尺度窗口
协同注意力
AMT变速箱
在线故障检测方法
长短期记忆网络
故障检测模型构建
在线故障检测系统
节电器
故障检测模型
故障检测方法
传感器模块
机器学习算法
故障分类方法
核反应堆
故障检测模型
噪声数据
矩阵