[发明专利]设备运行状态检测方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种设备运行状态检测方法，其特征在于，包括：

获取对目标设备所采集的声音数据；

利用预置的故障诊断模型处理所述声音数据，并输出用于衡量所述声音数据偏离正常运行态程度的偏离误差；

基于所述偏离误差以及预置的偏离误差阈值，确定所述目标设备的运行状态。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障诊断模型的训练过程，包括：

获取所述目标设备处于正常运行态时的训练声音数据；

利用故障诊断模型处理所述训练声音数据，以得到用于衡量所述训练声音数据偏离正常运行态程度的偏离误差；

以所述偏离误差趋近于零为训练目标，训练所述故障诊断模型，得到训练后的故障诊断模型。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用故障诊断模型处理所述训练声音数据，以得到用于衡量所述训练声音数据偏离正常运行态程度的偏离误差，包括：

提取所述训练声音数据的声学特征；

利用故障诊断模型处理所述声学特征，以得到隐层重建特征，计算所述声学特征和所述隐层重建特征间的偏离误差，所述偏离误差用于衡量所述训练声音数据偏离正常运行态的程度。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预置的故障诊断模型处理所述声音数据，并输出用于衡量所述声音数据偏离正常运行态程度的偏离误差，包括：

利用故障诊断模型的输入层，接收所述声音数据的声学特征；

利用故障诊断模型的特征处理层，处理所述声学特征并生成隐层重建特征；

利用故障诊断模型的偏离误差计算层，计算所述声学特征与所述隐层重建特征间的偏离误差，所述偏离误差用于衡量所述声音数据偏离正常运行态的程度。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述偏离误差阈值的确定过程，包括：

利用预置的故障诊断模型处理各条训练声音数据，得到每条训练声音数据对应的偏离误差，其中所述训练声音数据为采集的目标设备处于正常运行态时的声音；

将各条训练声音数据的偏离误差按照大小进行升序或降序排列；

按照用户设定的召回率或虚警率，在偏离误差序列中选定一个目标偏离误差作为偏离误差阈值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述目标设备的运行状态为故障时，该方法还包括：

基于所述声音数据，识别所述目标设备的故障类型。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取对目标设备所采集的声音数据，包括：

获取对目标设备采集的原始声音数据；

按照所述目标设备发出声音所处的特定频段，对所述原始声音数据进行滤波，得到所述特定频段的声音数据。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，还包括：

将所述原始声音数据中除所述特定频段外的其它频段的声音数据，作为环境声音数据；

对所述环境声音数据进行声音类型识别，得到所述环境声音数据中所包含的目标类型环境声音。

9.一种设备运行状态检测装置，其特征在于，包括：

声音数据获取单元，用于获取对目标设备所采集的声音数据；

偏离误差确定单元，用于利用预置的故障诊断模型处理所述声音数据，并输出用于衡量所述声音数据偏离正常运行态程度的偏离误差；

状态确定单元，用于基于所述偏离误差以及预置的偏离误差阈值，确定所述目标设备的运行状态。

10.一种设备运行状态检测设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；

所述存储器，用于存储程序；

所述处理器，用于执行所述程序，实现如权利要求1～8中任一项所述的设备运行状态检测方法的各个步骤。

11.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1～8中任一项所述的设备运行状态检测方法的各个步骤。