[实用新型]一种设备异常声音检测的设备有效
申请号: | 201922455446.4 | 申请日: | 2019-12-30 |
公开(公告)号: | CN211828116U | 公开(公告)日: | 2020-10-30 |
发明(设计)人: | 宋丹阳;王尧;樊小毅;张聪;庞海天;陈哲 | 申请(专利权)人: | 深圳江行联加智能科技有限公司 |
主分类号: | G10L25/51 | 分类号: | G10L25/51;G10L25/72;G10L25/24;G10L25/30;G08B21/18 |
代理公司: | 深圳深瑞知识产权代理有限公司 44495 | 代理人: | 刘慧玲 |
地址: | 518133 广东省深圳市宝安区新安*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 设备 异常 声音 检测 | ||
一种设备异常声音检测的设备,包括设备主体,设备主体包括前端数据采集器和边缘计算容器;前端数采集器是一个能采集音频特征并将数据信号压缩、传输和存储的设备,该设备包含音频采集模块、音频服务模块以及存储模块;边缘计算容器是一个能获取数据并具有计算分析能力的设备,该设备包含arm开发板、网络通讯模块、报警模块以及电源模块;其技术要点为,该设备利用边缘计算容器直接对获取到的数据进行处理,无需将数据传输到后台并进行分析设备运行状态,大大减少了数据传送的时间;检测人员可以通过使用手机、平板以及电脑等方式登陆可视化控制平台界面,便于检测人员进行监测设备运行状态。
技术领域
本实用新型属于声音检测技术领域,具体是一种设备异常声音检测的设备。
背景技术
当前,仍存在较多设备检测方法主要依赖于人工定期进行设备检测、维护。这种检测方式主要存在以下几个问题:一、依赖人力,检测设备运营成本高;二、存在故障漏查风险,面对重复的设备检测工作,检测人员容易产生疲倦心理,降低设备检测的效果和质量,由于设备发生故障具有突发性,检测人员无法满足设备检测的及时性。
一些检测设备已经实现设备在线状态检测,但仍然存在以下几个问题:一、传感器的安装位置固定,缺乏灵活性,大多需要紧贴设备;二、每个设备监测点需要配备独立的传感器,致使较多的传感器设备布置困难,获取数据量大,格式复杂,设备运营成本较高。
实用新型内容
本实用新型的目的在于克服现有技术的缺陷,提供了一种检测灵活、检测灵敏的基于边缘计算技术的设备主体,设备主体使用设备异常声音检测方法,充分利用边缘计算的特点,利用声音信号处理以及模式识别技术,实时准确检测出设备内部异常原因,维护设备的正常运行。
为实现上述目的,本实用新型采用了如下技术方案:
一种设备异常声音检测的设备,包括设备主体,所述设备主体包括前端数据采集器和边缘计算容器;
所述前端数采集器是一个能采集音频特征并将数据信号压缩、传输和存储的设备,该设备包含音频采集模块、音频服务模块以及音频存储模块;
所述边缘计算容器是一个能获取数据并具有计算分析能力的设备,该设备包含arm开发板、网络通讯模块、报警模块以及电源模块。
优选的,所述音频采集模块采用拾音器设备,拾音器设备可实现户外、远距离环境的高保真录音操作,采用金属外壳,并在其表面电镀处理。
优选的,所述音频服务模块与音频采集模块通过设置导线连接,且音频服务模块用于接受拾音器的音频数据,完成数字信号压缩和传输作业。
优选的,所述音频存储模块与边缘计算容器通过设置导线连接,且音频存储模块用于存储异常状态下音频特征库、音频识别后的结果,以及操作系统内核和文件系统。
优选的,所述arm开发板采用arm中央处理器,且arm开发板内置音频数据特征转化和对音频数据分析的运算程序,实时接收并分析音频数据;
所述运算程序为,通过改进的MFCC算法对音频数据特征进行提取并转化,通过基于粒子群优化的自组织特征映射神经网络算法训练模型,利用训练好的模型识别设备主体运行声音,若存在设备异常运行声音,将结果进行储存、传输到上位机并进行报警。
优选的,所述网络通讯模块用于与外置的上位机进行连接和数据传输,且网络通讯模块采用有线或无线的方式与外置的上位机远程连接。
优选的,所述报警模块与arm开发板通过设置导线连接,若是数据分析结果发现设备主体存在异常状态时,所述报警模块进行报警。
与现有技术相比,本实用新型提供了一种设备异常声音检测的设备,具有如下有益效果:
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