一种电机的智能异常检测方法
摘要文本
本发明提供了一种电机的智能异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过音频采集器阵列获取待检测的电机运行时的声音信号；S2：将所述声音信号输入FP检测模型，得到对应的电机异常检测结果；若检测结果为正常，转入步骤S3；若检测结果为异常，则该电机存在异常；S3：将所述声音信号输入AI检测模型，得到对应的电机异常检测结果，若检测结果为正常，则该电机不存在异常，否则该电机存在异常。本发明首先利用FP检测模型进行检测，在检测出异常时，表明该电机存在异常，结束检测；若检测正常，则进一步利用AI模型进行检测，若两个模型检测结果均正常，则说明电机不存在异常，否则存在异常。采用本发明的方法可以提高异常电机的检测准确度和检测效率，降低检测成本。
申请人信息
- 申请人:河南华东工控技术有限公司
- 申请人地址:450000 河南省郑州市市辖区高新开发区梧桐西街5号
- 发明人: 河南华东工控技术有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种电机的智能异常检测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311578889.7 |
| 申请日 | 2023/11/24 |
| 公告号 | CN117607683A |
| 公开日 | 2024/2/27 |
| IPC主分类号 | G01R31/34 |
| 权利人 | 河南华东工控技术有限公司 |
| 发明人 | 孙肇伟; 杜少雄; 段世良; 李永红; 罗全军; 付超峰; 王志锋; 吕新华; 焦丽娜; 杨世庄 |
| 地址 | 河南省郑州市市辖区高新开发区梧桐西街5号 |
专利主权项内容
1.一种电机的智能异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：通过音频采集器阵列获取待检测的电机运行时的声音信号；S2：将所述声音信号输入FP检测模型，得到对应的电机异常检测结果；若检测结果为正常，转入步骤S3；若检测结果为异常，则该电机存在异常；S3：将所述声音信号输入AI检测模型，得到对应的电机异常检测结果，若检测结果为正常，则该电机不存在异常，否则该电机存在异常；所述FP检测模型的检测方法包括如下步骤：S21：获取待检测信号，并计算其时频响应和功率谱；S22：根据所述时频响应和功率谱计算所述待检测信号的频率特征和功率特征；S23：根据所述频率特征和功率特征计算所述频率特征和功率特征对应的多通道特征；S24：基于所述多通道特征进行电机异常的检测，并得到检测结果；所述AI检测模型的检测方法包括如下步骤：S31：获取电机的历史运行的声音信号，并计算其瞬时振幅时频图，所述声音信号还包含对应的正常或异常的标记；S32：对所述瞬时振幅时频图进行预处理和归一化；S33：将步骤S32的输出数据作为训练数据；S34：将所述训练数据输入卷积神经网络进行训练，并不断更新所述卷积神经网络的训练参数；S35：获取待检测电机的声音信号，重复步骤S31-S32得到待检测信号对应的时频图，并输入所述训练好的卷积神经网络，输出分类结果，得到电机异常的检测结果。