[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

说明书

提供了一种基于音频和振动的功率分配装备状况监测系统和方法。该系统包括IAA设备和感测组装件。IAA设备具有诸如音频数据处理算法之类的计算机可执行指令，该计算机可执行指令被配置成使用一个或多个神经网络来标识和预测与一个或多个功率分配装备相关联的即将发生的异常。

相关申请的交叉引用

本申请要求Das等人于2018年2月28日提交的题为“SYSTEM AND METHOD FOR AUDIOAND VIBRATION BASED POWER DISTRIBUTION EQUIPMENT CONDITION MONITORING”的美国临时申请序列号61/715,038的优先权，特此将该申请的公开内容通过引用以其整体并入本文中。

技术领域

本公开总体上涉及装备健康监测系统，并且更特别地涉及基于音频和振动的功率分配装备状况监测系统和方法。

背景技术

除非在本文中另行指定，本章节中所描述的材料不是针对本申请中的权利要求的现有技术，并且并不由于在本章节中包括而被承认是现有技术。

发明内容

下面阐述了本文中公开的某些实施例的概述。应当理解的是，呈现这些方面仅是为了向读者提供这某些实施例的简要概述，并且这些方面并不意图限制本公开的范围。实际上，本公开可以涵盖可能未在下面阐述的多种方面。

本公开的实施例涉及基于音频和振动的功率分配装备状况监测系统和方法。该系统包括IAA设备和感测组装件。具有计算机可执行指令（诸如，音频数据处理算法）的IAA设备被配置成标识和预测与一个或多个功率分配装备相关联的即将发生的异常。

附图说明

当参考附图阅读某些示例性实施例的以下详细描述时，本公开的这些和其他特征、方面和优点将变得更好理解，其中遍及附图相同的字符表示相同的技术，其中：

图1是根据本公开的所描述实施例的基于音频和振动的功率分配装备状况监测系统的简化框图；

图2是根据本公开的所描述实施例的智能音频和振动分析系统的简化框图；

图3是根据本公开的所描述实施例的智能处理器模块的简化框图；

图4是根据本公开的所描述实施例的简化的自动编码器网络架构；

图5是根据本公开的所描述实施例的接收音频状态的向量的深度递归神经网络（DRNN）的图；以及

图6是根据本公开的所描述实施例的用于持续监测机器操作状态的深度卷积神经网络（CNN）的图。

具体实施方式

出于促进对本公开原理的理解的目的，现在将参考在附图中图示并在以下书面说明书中描述的实施例。应理解的是，并不由此意图对本公开范围的限制。应进一步理解的是，本公开包括对所图示的实施例的任何更改和修改，并且包括如本公开所属领域的普通技术人员通常将想到的本公开原理的进一步应用。

各种操作可以以最有助于理解所要求保护的主题的方式依次被描述为多个分立的动作或操作。然而，描述的次序不应当被解释为暗示这些操作必须依赖次序。特别地，可以不按呈现的次序来执行这些操作。可以按与所描述的实施例不同的次序来执行所描述的操作。在附加实施例中，可以执行各种附加操作和/或可以省略所描述的操作。