[发明专利]用于基于音频和振动的功率分配装备状况监测的系统和方法

权利要求书

1.一种功率分配装备监测系统，包括：

感测组装件，其被配置成用于并入在至少一个功率分配装备中、并入到其上或并入在其附近，感测组装件被配置成输出指示来自所述至少一个功率分配装备的声音和/或振动的传感器信号；

智能音频分析（IAA）设备，其被配置成从感测组装件接收传感器信号，处理传感器信号以检测来自所述至少一个功率分配装备的操作的异常，并且将检测信息输出到输出设备以向操作者警告对任何异常的检测，

其中包括存储在非暂时性计算机可读存储介质上的编程指令、以及被配置成执行编程指令的处理器，

其中编程指令包括用于由处理器执行的分析算法，所述分析算法使处理器持续处理传感器信号以检测异常，

其中所述分析算法包括至少一个神经网络，并且

其中去往所述至少一个神经网络的输入基于由IAA设备接收到的传感器信号。

2.根据权利要求1所述的系统，其中在将传感器信号作为输入供给到所述神经网络之前，对所述传感器信号进行预处理。

3.根据权利要求2所述的系统，其中所述至少一个神经网络包括自动编码器神经网络，自动编码器网络被配置成接收传感器信号作为输入，并且基于所述输入来输出重构的传感器信号，

其中生成误差信号，所述误差信号指示所述自动编码器神经网络的输入和输出之间的差异，并且

其中处理器被配置成基于所述误差信号的量值来检测异常。

4.根据权利要求3所述的系统，其中处理器被配置成将所述误差信号的量值与误差阈值进行比较，并且当所述误差信号的量值超过误差阈值时检测到异常。

5.根据权利要求2所述的系统，其中所述至少一个神经网络包括深度递归神经网络（DRNN），所述DRNN被配置成接收传感器信号作为输入，并且在传感器信号中检测指示异常的音频和/或振动模式。

6.根据权利要求2所述的系统，其中所述至少一个神经网络包括深度卷积神经网络（CNN），所述CNN被配置成接收传感器信号作为输入，并且在传感器信号中检测指示异常的音频和/或振动模式。

7.根据权利要求6所述的系统，其中传感器信号在预处理期间被变换成声谱图，所述声谱图作为输入被供给到深度CNN，并且

其中所述深度CNN被配置成处理所述声谱图以标识异常。

8.一种用于监测功率分配装备的方法，包括：

生成指示源自于功率分配装备的声音和/或振动的传感器信号，所述传感器信号由位于功率分配装备上、位于其中、或位于其附近的传感器组装件来检测；

使用智能音频分析（IAA）设备的处理器来处理传感器信号以检测来自所述至少一个功率分配装备的操作的异常，处理器被配置成根据分析算法来处理传感器信号以检测异常，所述分析算法包括至少一个神经网络，所述至少一个神经网络被配置成在传感器信号中检测指示异常的误差和/或模式；以及

当检测到异常时，将检测信息输出到输出设备。

9.根据权利要求8所述的方法，其中在将传感器信号作为输入供给到所述神经网络之前，对所述传感器信号进行预处理。

10.根据权利要求9所述的方法，其中所述至少一个神经网络包括自动编码器神经网络，自动编码器网络被配置成接收传感器信号作为输入，并且基于所述输入来输出重构的传感器信号，

其中生成误差信号，所述误差信号指示所述自动编码器神经网络的输入和输出之间的差异，并且

其中处理器被配置成基于所述误差信号的量值来检测异常。

11.根据权利要求10所述的方法，其中处理器被配置成将所述误差信号的量值与误差阈值进行比较，并且当所述误差信号的量值超过误差阈值时检测到异常。