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公开(公告)号:CN113033490B
公开(公告)日:2023-09-19
申请号:CN202110443273.3
申请日:2021-04-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06F21/60 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01H17/00
Abstract: 本公开提供了一种基于声音信号的工业设备通用故障检测方法及系统,获取待识别的工业设备音频数据;将获取的音频数据输入到预设分类模型中,得到故障检测结果;其中,在基于Deep‑SVDD构建的预设分类模型中,提取梅尔频率倒谱系数特征和短时过零率特征,将获取的特征通过BP神经网络编码并计算编码后的向量距离超球体圆心的距离,依照距离得到检测评分,根据评分与预设阈值的对比得到故障检测结果;本公开利用基于Deep‑SVDD构建的预设分类模型,能够最大限度上模拟人的判断行为,实现了快速精准的故障检测。
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公开(公告)号:CN113033490A
公开(公告)日:2021-06-25
申请号:CN202110443273.3
申请日:2021-04-23
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本公开提供了一种基于声音信号的工业设备通用故障检测方法及系统,获取待识别的工业设备音频数据;将获取的音频数据输入到预设分类模型中,得到故障检测结果;其中,在基于Deep‑SVDD构建的预设分类模型中,提取梅尔频率倒谱系数特征和短时过零率特征,将获取的特征通过BP神经网络编码并计算编码后的向量距离超球体圆心的距离,依照距离得到检测评分,根据评分与预设阈值的对比得到故障检测结果;本公开利用基于Deep‑SVDD构建的预设分类模型,能够最大限度上模拟人的判断行为,实现了快速精准的故障检测。
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