[发明专利]用于确定水泵运行状态及故障类型的方法和计算设备

说明书

本发明公开了用于确定水泵运行状态及故障类型的方法和计算设备，方法包括：获取水泵工作时的音频数据，该音频数据包括水泵和水泵中的水的各自的音频数据，其中水泵的音频数据为第一音频数据，水的音频数据为第二音频数据；利用经训练的声纹提取模型从该音频数据中提取出第一音频数据；将第一音频数据与声纹数据库中存储的音频样本数据进行比较，以确定水泵的运行状态；以及在确定水泵的运行状态为故障时，确定故障的故障类型。本发明通过自动采集水泵运行时的音频，对音频进行降噪处理并进行分析，能够确定水泵的运行状态和故障类型，大大提高了水泵故障及其类型的识别效率、全面性和遗传性。

技术领域

本发明涉及水泵领域，具体而言涉及用于确定水泵运行状态及故障类型的方法和计算设备。

背景技术

水泵在现代工业中的应用非常广泛，当水泵发生故障时，常常通过人工巡检的方式来判断故障的位置和类型。然而，部分故障无法在水泵运行时进行人工巡检，导致发现故障的周期较长。另外，诸如水泵产生气蚀等故障无法通过人工巡检的方式发现，导致人工巡检定位水泵故障的方式很难做到全时段、全方位覆盖，存在错检、漏检的风险，且人工巡检定位故障需要借助人耳辨音，但人耳辨音技术依赖专家经验传授和长时间的学习积累，学习成本较高。

因此，需要一种新型的用于确定水泵运行状态及故障类型的方法和计算设备，以解决上述问题。

发明内容

在发明内容部分中引入了一系列简化形式的概念，这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本发明的发明内容部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征，更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。

根据本发明的一个实施例，提供了一种用于确定水泵运行状态及故障类型的方法，所述方法包括：获取水泵工作时的音频数据，所述音频数据包括水泵和水泵中的水的各自的音频数据，其中水泵的音频数据为第一音频数据，水的音频数据为第二音频数据；利用经训练的声纹提取模型从所述音频数据中提取出所述第一音频数据；将所述第一音频数据与声纹数据库中存储的音频样本数据进行比较，以确定所述水泵的运行状态；以及在确定所述水泵的运行状态为故障时，确定所述故障的故障类型。

在一个实施例中，所述方法还包括：在获取水泵工作时的音频数据后，先利用经训练的声纹识别模型识别出所述音频数据中水泵和水泵中的水的各自的音频数据，然后利用经训练的声纹提取模型从经识别的音频数据中提取出所述第一音频数据。

在一个实施例中，其中利用经训练的声纹识别模型识别出所述音频数据中水泵和水泵中的水的各自的音频数据，包括：利用经训练的声纹识别模型提取所述音频数据的频谱特征；以及基于所述频谱特征识别所述音频数据中水泵和水泵中的水的各自的音频数据。

在一个实施例中，其中所述音频样本数据包括正样本数据和负样本数据，其中所述正样本数据为水泵正常工作时的音频数据，所述负样本数据为水泵发生故障时的音频数据，所述方法还包括：将所述第一音频数据与所述正样本数据进行比较，以确定所述第一音频数据是否在所述正样本数据的范围内，从而确定所述水泵的运行状态。

在一个实施例中，所述方法还包括：将所述正样本数据转换为正样本声纹波谱图；将所述第一音频数据转换为第一声纹波谱图；以及将所述第一声纹波谱图与所述正样本声纹波谱图进行比较，以确定所述第一声纹波谱图与所述正样本声纹波谱图的重合度，从而确定所述水泵的运行状态。

在一个实施例中，所述方法还包括：确定所述正样本声纹波谱图的左风险值和右风险值；确定所述第一声纹波谱图的左风险值和右风险值；以及将所述第一声纹波谱图的左风险值和右风险值分别与所述正样本声纹波谱图的左风险值和右风险值进行比较，以确定所述水泵的运行状态。

在一个实施例中，所述方法还包括：在确定所述水泵的运行状态为故障时，将所述第一音频数据与所述负样本数据进行比较，以确定所述故障的故障类型。