摘要
本发明公开了一种用于设备缺陷分析的工业设备声纹监测系统及方法,属于声纹识别技术领域。本发明解决了现有人工监测存在主观性强,且无法灵活调整监测时间的问题,通过声纹监测单元、特征提取模块和声纹识别模块的协同工作,由此实现工业设备声音信号的实时监测和故障诊断;同时,能够有效捕捉设备的声纹特征,并自动识别故障类型,为工业设备的智能维护提供了强有力的支持;通过基于设备运行时长的动态采集频率调整,可以优化数据采集效率,减少冗余数据;同时通过结合时间阈值和线性插值,能够灵活地适应工业设备不同的运行状态,以便适用于工业设备的实时监测和故障诊断。
技术关键词
设备缺陷分析
声纹特征
卷积神经网络模型
监测系统
数据采集频率
时间段
频谱特征
阶段
工业设备监测
特征提取模块
参数
信号
监测单元
预测特征
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梅尔频率倒谱系数
构建卷积神经网络
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