[发明专利]一种基于声波监测和机器学习的机械构件运行状态的检测方法在审
| 申请号： | 201910882984.3 | 申请日： | 2019-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN110470383A | 公开（公告）日： | 2019-11-19 |
| 发明（设计）人： | 李桦楠 | 申请（专利权）人： | 李桦楠 |
| 主分类号： | G01H17/00 | 分类号： | G01H17/00;G06F17/50 |
| 代理公司： | 32330 连云港联创专利代理事务所(特殊普通合伙) | 代理人： | 刘刚<国际申请>=<国际公布>=<进入国 |
| 地址： | 750000 宁夏回族自治*** | 国省代码： | 宁夏;64 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于声波监测和机器学习的机械构件运行状态的检测方法，其包括以下步骤：S1、将声纹监测仪安装到设备。S2、建立数学模型。S3、修正数学模型。S4、建立模型库。S5、实施安装。S6、监测仪监测和模型库优化。本发明利用机械构件在运行时不同的声纹曲线来判断该构件的运行是否存在异常情况。同时利用机器学习实现数学模型的快速积累，进而实现越来越多的机械构件的运行检测。本发明可以快速判断机械构件的运行正常与否，可以辅助维修人员快速判断故障，可广泛应用于发动机检修、传动轴检修、电机检修、风机检修、水泵检修等多个场景。 | ||
| 搜索关键词： | 机械构件 数学模型 机器学习 快速判断 监测仪 声纹 检修 发动机检修 电机检修 风机检修 建立模型 声波监测 运行检测 运行状态 传动轴 模型库 运行时 水泵 场景 修正 维修 监测 检测 积累 应用 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于声波监测和机器学习的机械构件运行状态的检测方法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1、将声纹监测仪分别安装到停机状态的设备、正常运行状态的设备、低负荷运行状态的设备、高负荷运行状态的设备、磨损严重状态的设备，各种异常运行的设备，并存储监测到的声纹数据；/nS2、分析存储下来的的声纹数据，与行业专家确认，并将运行的声纹数据与设备状态对应建立数学模型；/nS3、反复试验、测试、修正声纹数据与设备运行状态关系模型，直到监测准确率达到90％以上；/nS4、建立模型库，将修正后的数学模型加入模型库；/nS5、对工业现场需要进行机械构件运行状态检测的设备安装声纹监测仪；并在上位分析软件中选择该设备模型库中的模型；/nS6、通过声纹监测仪监测仪正常监测设备的运行状态，采用类比判定对运行的各个状态进行判断。/n
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