摘要
本发明公开了一种面向于工业设备异常音检测的干扰识别方法,属于声音检测识别技术领域,包括:采集工业设备声音多源数据并进行处理后确定工业设备声音特征数据;构建面向于工业设备的异常音检测干扰识别模型,对工业设备声音特征数据进行分析,并识别干扰音,确定异常音检测干扰识别结果,并进行异常音检测管理。本发明解决了现有的不能对工业设备异常音检测中的干扰音进行有效地识别,导致异常音检测的准确性低下,进而影响设备的预测性维护和故障诊断的问题。本发明可对工业设备异常音检测中的干扰音进行有效地识别,可提升异常音检测的准确性,可对设备进行有效地预测性维护和故障诊断,减少工业设备在使用过程中发生的安全隐患。
技术关键词
干扰识别模型
干扰识别方法
数据
指标
消除工业设备
声音检测识别
高灵敏度麦克风
机器学习模型
频域特征
交叉验证方法
机器学习技术
声学传感器
异常声音
曲线特征
振动传感器
时域特征
滤波算法
报告