CN104992714A - 一种电机异音的检测方法 - Google Patents

一种电机异音的检测方法 Download PDF

Info

Publication number
CN104992714A
CN104992714A CN201510266743.8A CN201510266743A CN104992714A CN 104992714 A CN104992714 A CN 104992714A CN 201510266743 A CN201510266743 A CN 201510266743A CN 104992714 A CN104992714 A CN 104992714A
Authority
CN
China
Prior art keywords
motor
domain
different sound
waveform
frequency
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201510266743.8A
Other languages
English (en)
Inventor
张泱泱
陈银辉
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Zhuzhou Lince Group Co Ltd
Original Assignee
Zhuzhou Lince Group Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Zhuzhou Lince Group Co Ltd filed Critical Zhuzhou Lince Group Co Ltd
Priority to CN201510266743.8A priority Critical patent/CN104992714A/zh
Publication of CN104992714A publication Critical patent/CN104992714A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Landscapes

  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

本发明提供了一种电机异音的检测方法,包括以下步骤:第一步:将电机处于空载状态下进行音频采集;第二步:将所采集到的电机的时域音频信号经过傅立叶变换转换为频域波形;第三步:判断是否存在异音,具体是:若电机的正常频域范围的最高值外存在波形,则表明此电机存在异音;若电机的正常频域范围的最高值外不存在波形,则表明此电机不存在异音。本发明包括对空载电机的音频采集、将音频信号转换为频域波形以及判断是否存在异音三个步骤,方法精简,操作方便,适合广泛使用;通过判断电机的正常频域范围的最高值外是否存在波形而确定电机是否存在异音,克服了现有因采用主观听力辨别而存在的偏差,对电机的异音判断精准度高。

Description

一种电机异音的检测方法
技术领域
本发明涉及电机故障检测领域,特别地,涉及一种电机异音的检测方法。
背景技术
电机在现实生活中应用的比较广泛,其种类也非常多。电机是动力源,因此其是否正常运行关系到整个动作的是否顺序进行以及持续。电机存在异音是电机是否正常运行的最大安全隐患。现有对电机异音的识别多采用主观辨别的方法,主要是通过工程师的听力鉴别电机是否存在异音,主观性较强且据有异音识别率低,执行效率低等,电机异音检测亟待科学、量化的评定指标。
发明内容
本发明目的在于提供一种操作精简、对电机的异音辨别率高以及实用性强的电机异音的检测方法,具体技术方案如下:
一种电机异音的检测方法,包括以下步骤:
第一步:将电机处于空载状态下进行音频采集;
第二步:将所采集到的电机的时域音频信号经过傅立叶变换转换为频域波形;
第三步:判断是否存在异音,具体是:若电机的正常频域范围的最高值外存在波形,则表明此电机存在异音;若电机的正常频域范围的最高值外不存在波形,则表明此电机不存在异音。
以上技术方案中优选的,所述电机为中小型的三相异步电机。
以上技术方案中优选的,所述电机的型号为Y132D、JD260、JD200L、JD160、YD100L、JD337S-G4、JD180M-G4、国祥AK-801-4A、浩正YGF90S-2以及浩正MA90S-2中的至少一种。
以上技术方案中优选的,所述第三步中的波形为锯齿波。
以上技术方案中优选的,所述第二步中时域音频信号经过傅立叶变换转换为频域波形具体为:将音频信号看作声音振幅对时间的函数f(t),那么根据非周期函数的傅立叶变换公式可得到该音频信号的频域函数F(ω),即得到该时域音频信号在频域下的波形。
应该本发明的技术方案,具有以下有益效果:
(1)本发明的电机异音的检测方法包括对空载电机的音频采集、将音频信号转换为频域波形以及判断是否存在异音三个步骤,方法精简,操作方便,适合广泛使用;通过判断电机的正常频域范围的最高值外是否存在波形而确定电机是否存在异音,克服了现有因采用主观听力辨别而存在的偏差(人耳对声音频率的分辨率随着音高和响度升高而降低,特别是在12KHz以上人耳基本无法分辨声音频率的变化,且人耳对声音的辨识力还将随着年龄的增长逐渐减弱),对电机的异音判断精准度高达95%以上。
(2)本发明中所述电机为中小型的三相异步电机,尤其是型号为Y132D、JD260、JD200L、JD160、YD100L、JD337S-G4、JD180M-G4、国祥AK-801-4A、浩正YGF90S-2以及浩正MA90S-2的电机,适用性强,能够满足现实基本的需求。
(3)本发明中所述第三步中的波形为锯齿波,容易辨别,进一步提高其精准度。
(4)本发明中所述第二步中时域音频信号经过傅立叶变换转换为频域波形。操作精简,且能很好地将音频信号转换为频域波形,准确度高。
除了上面所描述的目的、特征和优点之外,本发明还有其它的目的、特征和优点。下面将参照图,对本发明作进一步详细的说明。
附图说明
构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解,本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明,并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
图1是实施例1中JD200L的正常电机的时域波形和频域波形;
图2是实施例1中JD200L的具有异音电机时域波形和频域波形;
图3是实施例2中Y132D的一种正常电机的时域波形和频域波形;
图4是实施例2中Y132D的具有异音的电机的时域波形和频域波形;
图5是实施例2中Y132D的另一种正常电机的时域波形和频域波形;
图6是实施例3中一种上海浩正YGF90S-2具有异音的电机的时域波形和频域波形;
图7是实施例3中一种上海浩正YGF90S-2正常电机的时域波形和频域波形;
图8是实施例3中另一种上海浩正YGF90S-2正常电机的时域波形和频域波形。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的实施例进行详细说明,但是本发明可以根据权利要求限定和覆盖的多种不同方式实施。
实施例1:
对型号为JD200L的电机进行异音,其中JD200L的频域波形基础频谱范围在8.3kHz以下,具体情况如下:
先将2台JD200L电机处于空载状态下进行音频采集,音频的采集方式有通过听诊器+录音笔或者其他方式进行采集。
再将所采集到的2台JD200L电机的时域音频信号经过傅立叶变换分别转换为时域波形(详见图1中的a1和图2中的a2)和频域波形(详见图1中的b1和图2中的b2),上述时域音频信号经过傅立叶变换转换为频域波形具体为:将音频信号看作声音振幅对时间的函数f(t),那么根据非周期函数的傅立叶变换公式其具体的取值方式、计算过程等参照相关现有技术,可得到该音频信号的频域函数F(ω),即得到该时域音频信号在频域下的波形。
通过b1和b2与JD200L的正常频域波形相比较可知,图1所代表的JD200L电机为正常电机;图2所代表的JD200L电机为具有异音的电机,原因是:此电机的正常频域范围的最高值外存在锯齿波。
实施例2:
对型号为Y132D的电机进行异音,其中JD200L的频域波形基础频谱范围在8.5kHz以下,具体情况如下:
先将3台Y132D电机处于空载状态下进行音频采集,音频的采集方式有通过听诊器+录音笔或者其他方式进行采集。
再将所采集到的3台Y132D电机的时域音频信号经过傅立叶变换分别转换为时域波形(详见图3中的a3、图4中的a4以及图5中的a5)和频域波形(详见图3中的b3、图4中的b4以及图5中的b5)。
从图3、图4以及图5可以看出:(1)a3和a5所代表的前后两台电机的时域波形较稳定,a4所代表的电机的时域波形出现明显的波动;(2)b3和b5所代表的两台电机的频域波形同样集中在8.5kHz以下,为正常电机;而b4所代表的电机的频域波形出现9-11kHz范围内出现锯齿波,因此,此电机为具有异音的电机。
实施例3:
对型号为上海浩正YGF90S-2的电机进行异音,其中JD200L的频域波形基础频谱范围在9.5kHz以下,具体情况如下:
先将3台上海浩正YGF90S-2电机处于空载状态下进行音频采集,音频的采集方式有通过听诊器+录音笔或者其他方式进行采集。
再将所采集到的3台上海浩正YGF90S-2电机的时域音频信号经过傅立叶变换分别转换为时域波形(详见图6中的a6、图7中的a7以及图8中的a8)和频域波形(详见图6中的b6、图7中的b7以及图8中的b8)。
从图6、图7以及图8可以看出:(1)a6和a7所代表的前后两台电机的时域波形较为相似,a8所代表的电机的时域波形优于a6和a7所代表的两台电机;(2)b7和b8所代表的两台电机的频域波形同样集中在9.5kHz以下,为正常电机;而b6所代表的电机的频域波形出现9-15kHz范围内出现锯齿波,因此,此电机为具有异音的电机。
综合实施例1、实施例2以及实施例3可知,电机的时域波形并不能准确反映电机是否存在异音,而通过电机的正常频域范围的最高值外是否存在波形来判断电机是否存在异音更为准确。
除了实施例1、实施例2以及实施例3列出的电机型号,其他如型号为JD260、JD160、YD100L、JD337S-G4、JD180M-G4、国祥AK-801-4A以及浩正MA90S-2等中小型的三相异步电机也适合采用本发明方法进行异音的检测。
以上所述仅为本发明的优选实施例而已,并不用于限制本发明,对于本领域的技术人员来说,本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内,所作的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种电机异音的检测方法,其特征在于:包括以下步骤:
第一步:将电机处于空载状态下进行音频采集;
第二步:将所采集到的电机的时域音频信号经过傅立叶变换转换为频域波形;
第三步:判断是否存在异音,具体是:若电机的正常频域范围的最高值外存在波形,则表明此电机存在异音;若电机的正常频域范围的最高值外不存在波形,则表明此电机不存在异音。
2.根据权利要求1所述的电机异音的检测方法,其特征在于:所述电机为中小型的三相异步电机。
3.根据权利要求2所述的电机异音的检测方法,其特征在于:所述电机的型号为Y132D、JD260、JD200L、JD160、YD100L、JD337S-G4、JD180M-G4、国祥AK-801-4A、浩正YGF90S-2以及浩正MA90S-2中的至少一种。
4.根据权利要求1-3任意一项所述的电机异音的检测方法,其特征在于:所述第三步中的波形为锯齿波。
5.根据权利要求4所述的电机异音的检测方法,其特征在于:所述第二步中时域音频信号经过傅立叶变换转换为频域波形具体为:将音频信号看作声音振幅对时间的函数f(t),那么根据非周期函数的傅立叶变换公式可得到该音频信号的频域函数F(ω),即得到该时域音频信号在频域下的波形。
CN201510266743.8A 2015-05-22 2015-05-22 一种电机异音的检测方法 Pending CN104992714A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510266743.8A CN104992714A (zh) 2015-05-22 2015-05-22 一种电机异音的检测方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201510266743.8A CN104992714A (zh) 2015-05-22 2015-05-22 一种电机异音的检测方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN104992714A true CN104992714A (zh) 2015-10-21

Family

ID=54304517

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201510266743.8A Pending CN104992714A (zh) 2015-05-22 2015-05-22 一种电机异音的检测方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN104992714A (zh)

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105841797A (zh) * 2016-03-15 2016-08-10 中南大学 一种基于mfcc和svm的车窗电机异常噪声检测方法及装置
CN108470570A (zh) * 2018-01-23 2018-08-31 浙江大学山东工业技术研究院 电机异音检测方法
CN108490349A (zh) * 2018-01-23 2018-09-04 浙江大学山东工业技术研究院 基于Mel频率倒谱系数的电机异音检测方法
CN109115330A (zh) * 2018-08-20 2019-01-01 南京林业大学 一种汽车调光电机装置的异音识别方法
CN110954826A (zh) * 2019-12-17 2020-04-03 四川安和精密电子电器股份有限公司 基于音频分析的步进丝杆马达缺陷诊断装置及缺陷识别方法
JP2020160344A (ja) * 2019-03-27 2020-10-01 株式会社 日立産業制御ソリューションズ 音響特徴量変換装置、音響モデル学習装置、音響認識装置、音響特徴量変換方法、および音響特徴量変換プログラム
CN112261401A (zh) * 2020-09-10 2021-01-22 腾龙光学(佛山)有限公司 一种镜头质量检测方法、装置及系统
CN112614507A (zh) * 2020-12-09 2021-04-06 腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司 检测噪声的方法和装置
CN113380273A (zh) * 2020-08-10 2021-09-10 腾擎科研创设股份有限公司 异常声音检测及判断形成原因的系统
CN114414038A (zh) * 2022-01-26 2022-04-29 歌尔科技有限公司 马达模组的转动异音检测方法、装置、设备及介质
CN117454300A (zh) * 2023-12-21 2024-01-26 广东美的制冷设备有限公司 电机异音检测方法、装置、电子设备及存储介质

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS61265533A (ja) * 1985-05-21 1986-11-25 Meidensha Electric Mfg Co Ltd 回転体の異常検出装置
CN1688874A (zh) * 2002-08-30 2005-10-26 日本精工株式会社 机械设备的状态监视方法和装置以及异常诊断装置
JP3974492B2 (ja) * 2002-10-03 2007-09-12 東芝プラントシステム株式会社 異常音検出装置
CN102680233A (zh) * 2011-03-17 2012-09-19 北汽福田汽车股份有限公司 电动机故障诊断设备及方法
CN102834701A (zh) * 2010-03-03 2012-12-19 旭化成工程株式会社 滑动轴承的诊断方法和诊断装置
CN102840979A (zh) * 2012-09-04 2012-12-26 国电联合动力技术有限公司 一种风电机组传动链故障检测方法及装置
CN103744021A (zh) * 2013-12-23 2014-04-23 煤炭科学研究总院 一种电机故障监控装置及方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS61265533A (ja) * 1985-05-21 1986-11-25 Meidensha Electric Mfg Co Ltd 回転体の異常検出装置
CN1688874A (zh) * 2002-08-30 2005-10-26 日本精工株式会社 机械设备的状态监视方法和装置以及异常诊断装置
JP3974492B2 (ja) * 2002-10-03 2007-09-12 東芝プラントシステム株式会社 異常音検出装置
CN102834701A (zh) * 2010-03-03 2012-12-19 旭化成工程株式会社 滑动轴承的诊断方法和诊断装置
CN102680233A (zh) * 2011-03-17 2012-09-19 北汽福田汽车股份有限公司 电动机故障诊断设备及方法
CN102840979A (zh) * 2012-09-04 2012-12-26 国电联合动力技术有限公司 一种风电机组传动链故障检测方法及装置
CN103744021A (zh) * 2013-12-23 2014-04-23 煤炭科学研究总院 一种电机故障监控装置及方法

Cited By (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105841797A (zh) * 2016-03-15 2016-08-10 中南大学 一种基于mfcc和svm的车窗电机异常噪声检测方法及装置
CN105841797B (zh) * 2016-03-15 2019-07-02 中南大学 一种基于mfcc和svm的车窗电机异常噪声检测方法及装置
CN108470570A (zh) * 2018-01-23 2018-08-31 浙江大学山东工业技术研究院 电机异音检测方法
CN108490349A (zh) * 2018-01-23 2018-09-04 浙江大学山东工业技术研究院 基于Mel频率倒谱系数的电机异音检测方法
CN108470570B (zh) * 2018-01-23 2021-06-18 浙江大学山东工业技术研究院 电机异音检测方法
CN109115330A (zh) * 2018-08-20 2019-01-01 南京林业大学 一种汽车调光电机装置的异音识别方法
JP2020160344A (ja) * 2019-03-27 2020-10-01 株式会社 日立産業制御ソリューションズ 音響特徴量変換装置、音響モデル学習装置、音響認識装置、音響特徴量変換方法、および音響特徴量変換プログラム
JP7208846B2 (ja) 2019-03-27 2023-01-19 株式会社 日立産業制御ソリューションズ 音響特徴量変換装置、音響特徴量変換方法、および音響特徴量変換プログラム
CN110954826A (zh) * 2019-12-17 2020-04-03 四川安和精密电子电器股份有限公司 基于音频分析的步进丝杆马达缺陷诊断装置及缺陷识别方法
CN110954826B (zh) * 2019-12-17 2022-01-07 四川安和精密电子电器股份有限公司 基于音频分析的步进丝杆马达缺陷诊断装置及缺陷识别方法
CN113380273A (zh) * 2020-08-10 2021-09-10 腾擎科研创设股份有限公司 异常声音检测及判断形成原因的系统
CN112261401A (zh) * 2020-09-10 2021-01-22 腾龙光学(佛山)有限公司 一种镜头质量检测方法、装置及系统
CN112261401B (zh) * 2020-09-10 2022-08-30 腾龙光学(佛山)有限公司 一种镜头质量检测方法、装置及系统
CN112614507A (zh) * 2020-12-09 2021-04-06 腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司 检测噪声的方法和装置
CN112614507B (zh) * 2020-12-09 2024-06-11 腾讯音乐娱乐科技(深圳)有限公司 检测噪声的方法和装置
CN114414038A (zh) * 2022-01-26 2022-04-29 歌尔科技有限公司 马达模组的转动异音检测方法、装置、设备及介质
CN117454300A (zh) * 2023-12-21 2024-01-26 广东美的制冷设备有限公司 电机异音检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN117454300B (zh) * 2023-12-21 2024-04-05 广东美的制冷设备有限公司 电机异音检测方法、装置、电子设备及存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN104992714A (zh) 一种电机异音的检测方法
Rodríguez et al. Audio authenticity: Detecting ENF discontinuity with high precision phase analysis
JP6412132B2 (ja) 音声活動検出方法及び装置
TWI543149B (zh) 雜訊消除方法
US9454976B2 (en) Efficient discrimination of voiced and unvoiced sounds
CN103886871A (zh) 语音端点的检测方法和装置
JP6635440B2 (ja) 音声区間補正フレーム数の取得方法、音声区間検出方法及び装置
CN1530929A (zh) 抑制风噪声的系统
JP6156012B2 (ja) 音声処理装置及び音声処理用コンピュータプログラム
CN102097095A (zh) 一种语音端点检测方法及装置
JP2007199663A (ja) ハーモニックとサブハーモニックの比率を用いたピッチ検出方法およびピッチ検出装置
CN105957538B (zh) 基于显著性的复调音乐主旋律提取方法
JP6374120B2 (ja) 発話の復元のためのシステムおよび方法
CN103297590B (zh) 一种基于音频实现设备解锁的方法和系统
CN107086039B (zh) 一种音频信号处理方法及装置
CN103674235B (zh) 基于短时傅里叶变换的单一频率报警声音特征检测方法
CN104112453A (zh) 一种音频预处理系统
WO2013170610A1 (zh) 检测基音周期的正确性的方法和装置
CN104282303A (zh) 利用声纹识别进行语音辨识的方法及其电子装置
Tan et al. Noise-robust F0 estimation using SNR-weighted summary correlograms from multi-band comb filters
CN113484416A (zh) 瓷砖空鼓检测方法和装置、存储介质、电子设备
CN103310800A (zh) 一种抗噪声干扰的浊语音检测方法及系统
CN104168532A (zh) 扬声器异音检测方法及装置
JP6337752B2 (ja) 乳幼児泣き声検出装置
CN111477246A (zh) 语音处理方法、装置及智能终端

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20151021

RJ01 Rejection of invention patent application after publication