[发明专利]一种基于声音数据分析的件杂货内燃机械的检测系统及其检测方法

说明书

本发明公开一种基于声音数据分析的件杂货内燃机械的检测系统及其检测方法。本发明将对应传统的产品检测方案进行数字化，然后建立数据库留存数据，进而通过CSS3及程序进行调用设置，从而实现数据直观看到设备的趋势及异常变化，最后，将数据重新留存到数据库，实现件杂货内燃机械的异常数据的不断累计，最终实现无人化的内燃机械的智能检测。

技术领域

本发明涉及一种基于声音数据分析的件杂货内燃机械的检测系统及其检测方法。

背景技术

在实际的港口件杂货内燃机械的检测流程中，港口的设备检测人员面对各种样式和大小的设备，对于不同的设备，它存在不同的检测流程和检测位置，需要根据不同的检测方案，才能定位到相应的问题。因此，一方面，港口或者设备检测人员需要凭借经验去对繁杂的内燃设备的各种故障特征，且由于内燃机械的设备特征，故障特点往往是由于件杂货负载过高而产生的磨损、异响、连接件疲劳断裂，内部紧固件断裂，这些故障传统的检测方式----温度、振动无法很好的检测到故障位置，因此造成了港口内燃机械过度维保或者是突发故障导致的设备损坏产生的经济损失。

对于件杂货内燃机械的检测方案，主要的技术难点在于如何更好的定位到件杂货的故障，由于，件杂货种类多样，工况复杂，对内燃机械的磨损较大，比较常见的故障是轴承磨损、异响，对于件杂货的内燃机械异常故障，声音数据相较温度数据、振动数据，(如图1所示)能够处于P-F曲线(P-F曲线，p代表潜在故障点，F代表功能故障点，设备出现故障还能运行时，设备到达功能故障点时，设备已经发生严重故障，无法正常运行了)的最初期，往往在设备刚进入到P点的时候，便可以捕捉到异常声音信号，而振动和发热往往处于P点至F点中间才能监测到故障，如现场故障振动较小，被更大的振幅干扰，发现到的时间将延后，红外则是已经接近到了F点，设备马上结构性故障，才能发现故障。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于声音数据分析的件杂货内燃机械的检测系统及其检测方法，以解决以上现有技术存在的问题。

为实现上述目的，本发明可通过以下技术方案予以解决：

一种基于声音数据分析的件杂货内燃机械的检测系统，包括相互连接的移动端和计算机，所述计算机包含设备管理模块、数据库模块、标准库模块、对比模块、故障库模块；所述设备管理模块根据所有的件杂货港口内燃机械，工况、负载特征，进行分类整理出相同声音特征的港口内燃机械设备管理库，并将设备信息传输到所述数据库模块；所述数据库模块，负责数据存储及调用，该数据库模块连接所述移动端,所述移动端调取所述数据库模块中的设备信息，进行设备的现场实际检测，所述移动端中的触发模块与所述数据库模块相连，所述数据库存储移动端的信息，并将设备的检测信息推送给所述标准库模块；所述标准库模块调用所述数据库模块的检测信息，取任意的数据生成标准曲线，标准曲线的意义为，取正常运行的设备的音谱图，形成正常的曲线；所述对比模块同时连接所述标准库模块与移动端，将设备的标准曲线与移动端的实时曲线进行对比形成直观的判断图像；对比图像形成后，所述故障库模块将与所述标准库模块的曲线产生差异的图谱特征，由现场维护人员诊断到具体原因后，录入为相应的故障库，后续检测拾取相应特征，直接判断为具体原因。

进一步地，所述移动端设有听音采集仪器，所述触发模块触发该听音采集仪器采集分类整理出的有相同声音特征的设备信息，并将该设备信心保存在所述数据库模块中。

进一步地，所述标准库模块在港口件杂货正常运行时，触发所述移动端，采集多组相应正常的声音数据，由数据库模块选择相应的检测数据，将检测数据取平均值，生成可供查看标准数据。

进一步地，所述对比模块实施原理为，港口件杂货内燃机异常或者是港口件杂货内燃机日常维护时，在设备的相同检测点获取相应的听音数据，与正常数据做对比，一旦数据与标准曲线存在差异，则视为港口件杂货内燃机故障。

本发明还提出通过以上一种基于声音数据分析的件杂货内燃机械的检测系统实现的检测方法，包括以下步骤：