CN110617982A - 一种基于声纹信号的旋转机械设备故障识别方法 - Google Patents

一种基于声纹信号的旋转机械设备故障识别方法 Download PDF

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Abstract

本申请公开了一种基于声纹信号的旋转机械设备故障识别方法，包括以下步骤：建立屏谱数据库；通过音频采集组件对旋转机械设备的声纹信号进行采集；通过音频转换组件将声纹信号对应的电信号转换成数字信号；通过将数字信号的频谱值与屏谱数据库进行对比，判别旋转机械设备是否存在故障；通过小波包分析判别旋转机械设备是否存在故障；将上述两种方式分析出的旋转机械设备的状态进行对比，若一致，则旋转机械设备的处于正常状态或故障状态，若不一致，则重新对旋转机械设备的状态进行分析并对比，直至对比一致。本发明至少包括以下优点：通过声纹信号的提取、分析能够较好地对声音的频谱进行分析，进而实现对旋转机械设备的故障进行有效识别。

Description

一种基于声纹信号的旋转机械设备故障识别方法
技术领域
本发明涉及了检测设备技术领域，具体的是一种基于声纹信号的旋转机械设备故障识别方法。
背景技术
本部分的描述仅提供与本发明公开相关的背景信息，而不构成现有技术。
近些年随着工业技术的快速发展，汽车俨然成为公路交通中最基本或者是必不可少的代步工具，然而随之而来的则是汽车的故障问题。根据调查显示，在多种多样的汽车故障中，发动机故障占比最大，发生事故造成的后果也最为严重。如果能及时检测到汽车发送机故障并采取适当措施，将对人身及财产安全有巨大的帮助。
机械震动信号的故障诊断对于保障机械设备的安全、稳定运行具有重要意义。基于机械震动信号分析的机械故障诊断方法具有可在线、实时、非损伤、诊断便捷准确等优点，已经取得了广泛的应用。现如今，机械震动信号的故障分析纯在故障样本获取困难、没有考虑机械震动信号的频率分类等难点。因此，对于上述的难题解决，是目前最为急迫的研究。
应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本发明的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本发明的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。
发明内容
本申请要解决的技术问题是提供一种一种基于声纹信号的旋转机械设备故障识别方法，其采用声纹信号的有效提取，通过分析能够较好地对声音的频谱进行分析，进而实现对旋转机械设备的故障进行有效识别。
为了解决上述技术问题，本申请提供了一种基于声纹信号的旋转机械设备故障识别方法，包括以下步骤：
建立屏谱数据库，包括多个典型振动信号频谱值、多个故障信号频谱值；
通过音频采集组件对旋转机械设备输出的声纹信号进行采集，实现对声纹信号对应的电信号进行获取；
通过音频转换组件将声纹信号对应的电信号转换成数字信号；通过将数字信号的频谱值分别与屏谱数据库中的典型振动信号频谱值、故障信号频谱值进行对比，若数字信号的频谱值与典型振动信号频谱值相同或相似，则旋转机械设备为正常状态；若数字信号的频谱值与故障信号频谱值相同或相似，则旋转机械设备为故障状态；
通过小波包分析将所述旋转机械的声纹信号分解到时间尺度域，从发生脉冲的时间间隔来获取所述旋转机械设备的声纹信号，从发生脉冲的时间间断来获取所述旋转机械设备声纹信号对应的特征频率，从而判别旋转机械设备是否存在故障；
将通过频谱值对比获取的旋转机械设备的状态与通过正交小波包分析出的旋转机械设备的状态进行对比，若一致，则旋转机械设备的处于正常状态或故障状态，若不一致，则重新对旋转机械设备的状态进行分析并对比，直至通过频谱值对比获取的旋转机械设备的状态与通过正交小波包分析出的旋转机械设备的状态进行对比一致。
进一步地，所述“通过音频采集组件对旋转机械设备输出的声纹信号进行采集”包括通过均布设置的多个音频采集组件分别对旋转机械设备的多个部位输出的声纹信号进行依次采集。
进一步地，在“通过音频采集组件对旋转机械设备输出的声纹信号进行采集”之前，通过信号放大器将旋转机械设备输出的声纹信号放大至预设范围内。
进一步地，在“通过信号放大器将旋转机械设备输出的声纹信号放大至预设范围内”之前，通过噪声滤波器将非旋转机械设备产生的声纹信号过滤掉。
进一步地，在“通过将数字信号的频谱值分别与屏谱数据库中的典型振动信号频谱值、故障信号频谱值进行对比”中，所述数字信号的频谱值包括谱峰、频谱的直流分量、时域波形的均差及方差。
进一步地，所述音频检测组件包括集声器、声学探针、声学探管中的一种或多种。
本申请的有益效果是：其采用声纹信号的有效提取，通过分析能够较好地对声音的频谱进行分析，进而实现对旋转机械设备的故障进行有效识别；且采用上述两者方式对旋转机械设备的状态分别进行分析，并将分析后的结果进行对比，能够避免仅用一种检测方式出现的误差性，进而能够进一步提高检测的精准性。
附图说明
图1是本发明实施例中的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本申请作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好地理解本申请并能予以实施，但所举实施例不作为对本申请的限定。
结合图1所示，本实施方式公开了一种基于声纹信号的旋转机械设备故障识别方法，包括以下步骤：
建立屏谱数据库，包括多个典型振动信号频谱值、多个故障信号频谱值，将上述的信息提前存入硬盘存储器中，以便于后期的调用。
通过噪声滤波器将非旋转机械设备产生的声纹信号过滤掉。在通常情况下，旋转机械设备的噪声是平稳的具有随机过程特性的复合噪声，但是在发生故障或者存在外部干扰的情况下，其噪声的声级和频率成分也会发生一定的变化。由于旋转机械设备内噪声源比较多，产生的噪音原因也不同，电磁噪声、机械噪声和空气动力噪声都分布在不同的频域，等过上述的噪声滤波器，能够较好地将有效的声纹信号保留，其余的其他噪声过滤掉。
通过信号放大器将旋转机械设备输出的声纹信号放大至预设范围内。通过信号放大器的设置，能够对保留下来的声纹信号进行放大，优选地放大3-5倍，以便于后续能够便捷精准地对声纹信号进行采集，进而保证后续检测的正确性。
通过音频采集组件对旋转机械设备输出的声纹信号进行采集，实现对声纹信号对应的电信号进行获取。此处，所述音频检测组件包括集声器、声学探针、声学探管中的一种或多种。此处还包括通过均布设置的多个音频采集组件分别对旋转机械设备的多个部位输出的声纹信号进行依次采集。具体地，此处的音频检测组件可以设置在旋转机械设备的气门头部、杆部过渡处、杆部两端连接处等易磨损、易出现故障的部位。每个部位对应的所述音频检测组件可独立进行声纹信号的采集。
通过音频转换组件将声纹信号对应的电信号转换成数字信号，并通过将数字信号的频谱值分别与屏谱数据库中的典型振动信号频谱值、故障信号频谱值进行对比。此出的所述数字信号的频谱值包括谱峰、频谱的直流分量、时域波形的均差及方差。
若数字信号的频谱值与典型振动信号频谱值相同或相似，则旋转机械设备为正常状态；若数字信号的频谱值与故障信号频谱值相同或相似，则旋转机械设备为故障状态。
通过小波包分析将所述旋转机械的声纹信号分解到时间尺度域，从发生脉冲的时间间隔来获取所述旋转机械设备的声纹信号，从发生脉冲的时间间断来获取所述旋转机械设备声纹信号对应的特征频率，从而判别旋转机械设备是否存在故障。
将通过频谱值对比获取的旋转机械设备的状态与通过正交小波包分析出的旋转机械设备的状态进行对比，若一致，则旋转机械设备的处于正常状态或故障状态，若不一致，则重新对旋转机械设备的状态进行分析并对比，直至通过频谱值对比获取的旋转机械设备的状态与通过正交小波包分析出的旋转机械设备的状态进行对比一致。
采用上述两者方式对旋转机械设备的状态分别进行分析，并将分析后的结果进行对比，能够避免仅用一种检测方式出现的误差性，进而能够进一步提高检测的精准性。
以上所述实施例仅是为充分说明本申请而所举的较佳的实施例，本申请的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本申请基础上所作的等同替代或变换，均在本申请的保护范围之内。本申请的保护范围以权利要求书为准。

Claims (6)

1.一种基于声纹信号的旋转机械设备故障识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
建立屏谱数据库，包括多个典型振动信号频谱值、多个故障信号频谱值；
通过音频采集组件对旋转机械设备输出的声纹信号进行采集，实现对声纹信号对应的电信号进行获取；
通过音频转换组件将声纹信号对应的电信号转换成数字信号；通过将数字信号的频谱值分别与屏谱数据库中的典型振动信号频谱值、故障信号频谱值进行对比，若数字信号的频谱值与典型振动信号频谱值相同或相似，则旋转机械设备为正常状态；若数字信号的频谱值与故障信号频谱值相同或相似，则旋转机械设备为故障状态；
通过小波包分析将所述旋转机械的声纹信号分解到时间尺度域，从发生脉冲的时间间隔来获取所述旋转机械设备的声纹信号，从发生脉冲的时间间断来获取所述旋转机械设备声纹信号对应的特征频率，从而判别旋转机械设备是否存在故障；
将通过频谱值对比获取的旋转机械设备的状态与通过正交小波包分析出的旋转机械设备的状态进行对比，若一致，则旋转机械设备的处于正常状态或故障状态，若不一致，则重新对旋转机械设备的状态进行分析并对比，直至通过频谱值对比获取的旋转机械设备的状态与通过正交小波包分析出的旋转机械设备的状态进行对比一致。
2.根据权利要求1所述的基于声纹信号的旋转机械设备故障识别方法，其特征在于，所述“通过音频采集组件对旋转机械设备输出的声纹信号进行采集”包括通过均布设置的多个音频采集组件分别对旋转机械设备的多个部位输出的声纹信号进行依次采集。
3.根据权利要求1所述的基于声纹信号的旋转机械设备故障识别方法，其特征在于，在“通过音频采集组件对旋转机械设备输出的声纹信号进行采集”之前，通过信号放大器将旋转机械设备输出的声纹信号放大至预设范围内。
4.根据权利要求3所述的基于声纹信号的旋转机械设备故障识别方法，其特征在于，在“通过信号放大器将旋转机械设备输出的声纹信号放大至预设范围内”之前，通过噪声滤波器将非旋转机械设备产生的声纹信号过滤掉。
5.根据权利要求1所述的基于声纹信号的旋转机械设备故障识别方法，其特征在于，在“通过将数字信号的频谱值分别与屏谱数据库中的典型振动信号频谱值、故障信号频谱值进行对比”中，所述数字信号的频谱值包括谱峰、频谱的直流分量、时域波形的均差及方差。
6.根据权利要求1所述的基于声纹信号的旋转机械设备故障识别方法，其特征在于，所述音频检测组件包括集声器、声学探针、声学探管中的一种或多种。
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