CN117577137A - 切刀健康评估方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

切刀健康评估方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN117577137A
CN117577137A CN202410052868.XA CN202410052868A CN117577137A CN 117577137 A CN117577137 A CN 117577137A CN 202410052868 A CN202410052868 A CN 202410052868A CN 117577137 A CN117577137 A CN 117577137A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
cutter
sound
health
cutting
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.)
Granted
Application number
CN202410052868.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN117577137B (zh
Inventor
金艾明
晋文静
郑莉莉
韩误存
靖志成
程涛
谢国涛
胡瑞祥
黄伍德
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.)
Contemporary Amperex Technology Co Ltd
Original Assignee
Contemporary Amperex Technology 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 Contemporary Amperex Technology Co Ltd filed Critical Contemporary Amperex Technology Co Ltd
Priority to CN202410052868.XA priority Critical patent/CN117577137B/zh
Publication of CN117577137A publication Critical patent/CN117577137A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN117577137B publication Critical patent/CN117577137B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
    • G10L25/48—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use
    • G10L25/51—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 specially adapted for particular use for comparison or discrimination
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01H—MEASUREMENT OF MECHANICAL VIBRATIONS OR ULTRASONIC, SONIC OR INFRASONIC WAVES
    • G01H17/00—Measuring mechanical vibrations or ultrasonic, sonic or infrasonic waves, not provided for in the preceding groups
    • G—PHYSICS
    • G10—MUSICAL INSTRUMENTS; ACOUSTICS
    • G10L—SPEECH ANALYSIS TECHNIQUES OR SPEECH SYNTHESIS; SPEECH RECOGNITION; SPEECH OR VOICE PROCESSING TECHNIQUES; SPEECH OR AUDIO CODING OR DECODING
    • G10L25/00—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00
    • G10L25/27—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the analysis technique
    • G10L25/30—Speech or voice analysis techniques not restricted to a single one of groups G10L15/00 - G10L21/00 characterised by the analysis technique using neural networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Audiology, Speech & Language Pathology (AREA)
  • Human Computer Interaction (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Acoustics & Sound (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Measurement Of Mechanical Vibrations Or Ultrasonic Waves (AREA)

Abstract

本申请适用于电池制造技术领域，提供一种切刀健康评估方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取声音特征数据，所述声音特征数据为基于切刀对来料进行分切的声音数据提取得到；基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估，得到所述切刀的健康状态数据。

Description

切刀健康评估方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请属于电池制造技术领域，尤其涉及一种切刀健康评估方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
分切工序是锂电池制造中的关键工艺，具体通过上下成对布置的圆盘状刀盘连续旋转将涂布辊压之后的大片极片分裁成单个极片。
其主要技术要求是分条后的极片不能出现褶皱、脱粉，分条尺寸精度高，同时极片边缘的毛刺小，否则在毛刺上会产生枝晶刺破隔膜，造成电池内部的短路，影响锂电池后期安全质量。
该过程中，分切刀具的健康度会对分切出的极片产生品质影响，因此分切刀具的健康度监测是十分有必要的。
目前存在刀具破损或缺口监测系统，主要基于振动信号实时估计刀具的切削力，计算值超过理论允许值则执行换刀。
这种方式适用于数控机床刀具，而在电池极片的分切工序中不适合安装振动传感器，因而这种方法无法应用至锂电池制造工艺中的分切工序中实现对分切刀具的健康度监测。
发明内容
本申请实施例提供了一种切刀健康评估方法、装置、设备及存储介质，以解决现有技术中基于振动信号进行切削力评估的方式无法应用至锂电池制造工艺中的分切工序中实现对分切刀具的健康度监测的问题。
本申请实施例的第一方面提供了一种切刀健康评估方法，包括：
获取声音特征数据，所述声音特征数据为基于切刀对来料进行分切的声音数据提取得到；
基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估，得到所述切刀的健康状态数据。
该过程，通过获取切刀对来料进行分切的声音特征数据，引入切刀对来料进行分切处理过程中的声音特征数据实现生产过程的监控，通过收集和分析声音特征数据，可以实时监控生产过程中的切刀分切使用情况，以能够基于分切过程中产生的声音特征实现切刀健康评估，达到了来料加工过程的有效监测并预测刀片健康状态的目的，可以应用至锂电池制造工艺的分切工序中，实现对分切刀具的健康度监测，及时发现切刀的异常情况，降低故障风险，确保生产过程的稳定性和可靠性，确保来料分切加工品质。
在一些实施例中，所述获取声音特征数据，包括：
接收边缘端设备发送的所述声音特征数据，所述声音特征数据为所述边缘端设备基于所述切刀对所述来料进行分切的声音数据提取得到。
这样，借助于边缘端设备实现对切刀对来料进行分切的声音数据的采集及特征加工处理，可以减少切刀健康评估平台中的声音特征数据的处理压力，提升数据的处理效率，减少切刀健康评估平台中的数据存储量及数据读取的资源消耗。
在一些实施例中，所述获取声音特征数据，包括：
采集所述切刀对所述来料进行分切的声音数据；
采集所述切刀对所述来料进行分切的过程数据；
基于所述过程数据对所述声音数据进行特征提取，得到所述声音特征数据。
该过程中，过程数据的引入，使得在声音数据的特征提取中贴合切刀分切作业的实际作业过程，以过程数据为参照实施声音特征提取处理，使提取出的声音特征数据真实可靠，具备特征提取的针对性。提升特征提取的效率和质量。
在一些实施例中，所述切刀外部设置有切刀保护壳、所述切刀保护壳上连接有传感器安装附件，所述传感器安装附件远离所述切刀保护壳的一端上设置有声音传感器，所述声音传感器朝向所述切刀对所述来料进行分切的作业区域设置；
所述采集所述切刀对所述来料进行分切的声音数据，包括：
通过所述声音传感器采集所述切刀对所述来料进行分切的声音数据。
该过程，用合适的方式对声音传感器进行安装，不必对原有结构进行修改即可实现传感器装配及对切刀的声音数据的采集，可以便捷应用至锂电池制造工艺的分切工序中，实现对声音数据的有效采集。
在一些实施例中，所述基于所述过程数据对所述声音数据进行特征提取，得到所述声音特征数据，包括：
基于所述过程数据对所述声音数据进行内容截取，得到所述来料对应的声音片段；
对所述声音片段进行特征提取，得到所述声音特征数据。
上述处理过程，依据过程数据对声音数据进行截取，得到切刀对单个来料进行分切的声音数据，以在进行特征提取时，以单个来料对应的数据片段实施特征提取，实现对切刀健康状态的评估，以在后续避免下一来料的加工处理受到影响，便于切刀更换及来料加工的正常有效运转。
在一些实施例中，所述过程数据包括所述来料的换料信号数据；所述基于所述过程数据对所述声音数据进行内容截取，得到所述来料对应的声音片段，包括：
若检测到第一换料信号，则确定与所述第一换料信号时间最近的第二换料信号；
从所述声音数据中截取所述第一换料信号与所述第二换料信号之间的数据，得到所述来料对应的所述声音片段。
该过程，借助于切刀对来料进行分切处理过程中伴随产生的换料信号实施对声音数据的内容截取，得到与单个来料对应的数据片段，有效利用分切处理过程中的过程数据实施数据截取处理，减少不必要信息的引入，提升数据处理效率及智能性。
在一些实施例中，所述过程数据还包括所述切刀的速度数据；所述从所述声音数据中截取所述第一换料信号与所述第二换料信号之间的数据，得到所述来料对应的所述声音片段，包括：
从所述声音数据中截取处于所述第一换料信号与所述第二换料信号之间且所述速度数据指示所述切刀处于稳速运行工况下的目标片段内容作为所述来料对应的所述声音片段。
该过程，将截取出稳速运行工况下的声音片段内容作为后续特征提取的数据处理对象，通过从声音数据中选取切刀处于稳速运行工况下的声音数据片段，确保特征提取的有效性，为后续切刀健康评估提供有效数据基础。
在一些实施例中，所述对所述声音片段进行特征提取，得到所述声音特征数据，包括：
对所述声音片段依次执行预加重、加窗及分帧处理后，得到待处理数据对象；
利用梅尔倒谱系数对所述待处理数据对象进行特征提取，得到多维的特征向量；
依照主成分分析方式对所述特征向量进行降维处理，得到所述声音特征数据。
这样，可以确保声音片段的特征提取的提取效果，提升特征处理的有效性及可靠性。
在一些实施例中，所述基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估，得到所述切刀的健康状态数据，包括：
将所述声音特征数据输入至训练好的目标模型对所述切刀进行健康评估，得到所述目标模型输出的所述健康状态数据。
这样，提升健康评估的数据处理效率及切刀健康评估结果的准确性。
在一些实施例中，所述将所述声音特征数据输入至训练好的目标模型对所述切刀进行健康评估，得到所述目标模型输出的所述健康状态数据之前，还包括：
获取模型训练数据集；所述模型训练数据集中包含声音数据的声音特征样本，及所述声音特征样本对应的切刀健康状态标签；
基于所述模型训练数据集对初始模型进行训练，得到训练好的所述目标模型。
这里，为实现模型的预训练，预先构建声音数据的特征样本及其对应的切刀健康状态标签，实现了基于声音数据特征的模型预训练，使训练好的模型能够基于声音数据的数据特征实施切刀的健康状态评估，提升利用切刀对来料进行分切的声音数据实施切刀的健康状态评估的处理效率及智能性。
在一些实施例中，所述获取模型训练数据集，包括：
获取声音特征数据；所述声音特征数据为基于切刀对来料进行分切的声音数据提取得到；
依照所述切刀的健康状态对所述声音特征数据进行标注，得到所述切刀健康状态标签；
将所述声音特征数据作为训练样本，得到包含所述声音特征样本及所述切刀健康状态标签的所述模型训练数据集。
该过程，以切刀对来料进行分切的声音特征数据为基础，通过实际运行数据的累积，处理得到声音特征样本，构建得到更具有数据有效性及数据真实性的模型训练数据集，确保模型训练效果。
在一些实施例中，所述依照所述切刀的健康状态对所述声音特征数据进行标注，得到所述切刀健康状态标签，包括：
获取所述声音数据的能量偏离数据，和/或，获取所述来料的加工质量数据；
基于所述能量偏离数据和/或所述加工质量数据，计算得到切刀健康状态评估值作为所述切刀健康状态标签。
这样，通过上述处理操作，能够计算得到更符合实际的切刀健康状态评估值作为特征数据的切刀健康状态标签，提升声音特征数据进行标注的实施灵活性及有效性。
在一些实施例中，所述获取所述声音数据的能量偏离数据，和/或，获取所述来料的加工质量数据，包括：
基于切刀失效模式，对所述声音数据进行能量值比对，得到所述能量偏离数据；或者，
基于所述来料被分切后的毛刺高度进行加工质量评估，得到所述加工质量数据。
上述实施过程，从不同层面构建起切刀失效判断条件，以衡量切刀是否失效，实现切刀健康程度有效标注。
在一些实施例中，所述基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估，得到所述切刀的健康状态数据之后，还包括：
通过显示装置将所述健康状态数据进行输出；和/或，在所述健康状态数据低于健康阈值或者所述健康状态数据处于下跌趋势的情况下，输出健康告警信息。
便于生产操作人员对切刀健康状态进行监控与跟踪，能够在切刀出现健康异常时及时发现并处理。
本申请实施例的第二方面一种切刀健康评估方法，包括：
采集切刀对来料进行分切的声音数据；
对所述声音数据进行特征提取，得到声音特征数据；
将所述声音特征数据发送至切刀健康评估平台，以通过所述切刀健康评估平台基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估，得到所述切刀的健康状态数据。
上述处理过程，在边缘端设备侧实现声音数据的采集及特征预处理，并借助于切刀健康评估平台实现对切刀进行健康评估，得到切刀的健康状态数据，实现基于分切过程中产生的声音特征进行切刀健康评估，达到了来料加工过程的有效监测并预测刀片健康状态的目的，降低故障风险，确保生产过程的稳定性和可靠性，确保来料分切加工品质。
本申请实施例的第三方面提供了一种切刀健康评估装置，包括：
第一特征获取模块，用于获取声音特征数据，所述声音特征数据为基于切刀对来料进行分切的声音数据提取得到；
第一健康评估模块，用于基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估，得到所述切刀的健康状态数据。
本申请实施例的第四方面提供了一种切刀健康评估装置，包括：
数据采集模块，用于采集切刀对来料进行分切的声音数据；
第二特征获取模块，用于对所述声音数据进行特征提取，得到声音特征数据；
第二健康评估模块，用于将所述声音特征数据发送至切刀健康评估平台，以通过所述切刀健康评估平台基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估，得到所述切刀的健康状态数据。
本申请实施例的第五方面提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面或第二方面所述方法的步骤。
本申请实施例的第六方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面或第二方面所述方法的步骤。
本申请的第七方面提供了一种计算机程序产品，包括计算机可读代码，或者承载有计算机可读代码的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可读代码在电子设备中运行时，所述电子设备中的处理器执行如上述第一方面或第二方面所述方法中的步骤。
上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
通过阅读对下文优选实施方式的详细描述，各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的，而并不认为是对本申请的限制。而且在全部附图中，用相同的附图标号表示相同的部件。在附图中：
图1是本申请一些实施例中切刀对来料进行分切的示意图；
图2是本申请一些实施例的切刀健康评估方法的流程图；
图3是本申请一些实施例的切刀健康评估方法的流程图；
图4是本申请一些实施例的声音传感器的固定连接示意图；
图5是本申请一些实施例的声音传感器的装配结构示意图；
图6是本申请一些实施例的切刀健康评估方法的流程图；
图7是本申请一些实施例的循环神经网络健康评估模型的一个模型架构图；
图8是本申请一些实施例的切刀健康评估方法的流程图；
图9是本申请一些实施例的故障演变曲线示意图；
图10是本申请一些实施例的切刀健康评估方法的流程图；
图11是本申请一些实施例的切刀健康评估装置的结构图；
图12是本申请一些实施例的切刀健康评估装置的结构图；
图13是本申请实施例提供的计算机设备的结构图。
附图标记：1-刀盘，2-第一极片，3-第二极片，4-大片极片，5-切刀保护壳，6-传感器安装附件，7-声音传感器，8-传感器固定架，9-防松动双层螺栓。
具体实施方式
下面将结合附图对本申请技术方案的实施例进行详细的描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本申请的技术方案，因此只作为示例，而不能以此来限制本申请的保护范围。
除非另有定义，本文所使用的所有的技术和科学术语与属于本申请的技术领域的技术人员通常理解的含义相同；本文中所使用的术语只是为了描述具体的实施例的目的，不是旨在于限制本申请；本申请的说明书和权利要求书及上述附图说明中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。
在本申请实施例的描述中，技术术语“第一”“第二”等仅用于区别不同对象，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量、特定顺序或主次关系。在本申请实施例的描述中，“多个”的含义是两个以上，除非另有明确具体的限定。
在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
在本申请实施例的描述中，术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
分切工序是锂电池制造中的关键工艺。在分切工序中，需要将大片极片作为来料送入分切刀具进行分切加工处理，裁成所需尺寸的单个小极片。
结合图1所示，具体通过上下成对布置的圆盘状刀盘1连续旋转将涂布辊压之后的大片极片4分裁成第一极片2和第二极片3。
被分条后的极片要求不能出现褶皱、脱粉等现象，分条尺寸要求精度高，同时极片边缘的毛刺需要尽量小，否则在毛刺上会产生枝晶刺破隔膜，造成电池内部的短路，影响锂电池后期安全质量。
该过程中，分切刀具的健康度会对分切出的极片产生品质影响。
目前存在刀具破损或缺口监测系统，主要基于振动信号实时估计刀具的切削力，计算值超过理论允许值则执行换刀。
这种方式适用于数控机床刀具，而在电池极片的分切工序中不适合安装振动传感器，因而这种方法无法应用至锂电池制造工艺中的分切工序中实现对分切刀具的健康度监测。
在此基础上，本申请实施例提出一种切刀健康评估方法，通过获取切刀对来料进行分切的声音特征数据，在声音特征数据基础上实施对切刀的健康评估，在锂电池制造工艺中的分切工序中实现对分切刀具的健康度监测，确保分切加工品质，确保加工成品具备可靠性。
为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
结合图2所示，在一些实施例中，提出一种切刀健康评估方法，包括：
步骤201，获取声音特征数据。
声音特征数据可以表征切刀对来料进行分切过程中所产生的声音数据的特征信息。其中，声音数据具体为切刀对来料进行分切加工时的切刀切割声音数据。
声音特征数据为基于切刀对来料进行分切的声音数据提取得到。来料例如为极片膜卷。
声音数据采集频率高，处理过程复杂，如果将原始信号上传至切刀健康评估装置所提供的切刀健康评估平台会增大平台的负担，可以利用生产加工现场的工控机资源进行预处理。
本步骤中，声音特征数据可以是由外部的边缘端设备发送而来，即从外部的边缘端设备处获取得到声音特征数据。
即，获取声音特征数据，包括：接收边缘端设备发送的声音特征数据。这种情况下，声音特征数据为边缘端设备基于切刀对来料进行分切的声音数据提取得到。
其中边缘端设备具体为布置于生产加工现场的一个或多个工控机设备。
这样，借助于边缘端设备实现对切刀对来料进行分切的声音数据的采集及特征加工处理，可以减少切刀健康评估平台中的声音特征数据的处理压力，提升数据的处理效率，减少切刀健康评估平台中的数据存储量及数据读取的资源消耗。
本步骤中，声音特征数据还可以是由切刀健康评估平台自行加工处理得到。
即，获取声音特征数据，包括：采集切刀对来料进行分切的声音数据；对声音数据进行特征提取，得到声音特征数据。
这样，可以减少数据交互及数据传输的时间消耗，避免数据丢失或信息失真，提升数据采集及特征提取加工的实时有效性，提升后续切刀健康状态评估的结果准确度。
步骤202，基于声音特征数据对切刀进行健康评估，得到切刀的健康状态数据。
该过程，可以利用声音特征数据与健康状态模型进行特征匹配，确定切刀符合的健康状态，实现对切刀进行健康评估。或者，可以将声音特征数据输入至训练好的人工智能模型对切刀进行健康评估，得到人工智能模型输出的健康状态数据。或者，利用经验数据对人工智能模型进行比对分析，确定切刀的健康状态。
其中，健康状态数据可以是一个健康状态分值，或者为高、中、低等健康状态程度描述数据。
上述实施过程，通过获取切刀对来料进行分切的声音特征数据，引入切刀对来料进行分切处理过程中的声音特征数据实现生产过程的监控，通过收集和分析声音特征数据，可以实时监控生产过程中的切刀分切使用情况，以能够基于分切过程中产生的声音特征实现切刀健康评估，达到了来料加工过程的有效监测并预测刀片健康状态的目的，可以应用至锂电池制造工艺的分切工序中，实现对分切刀具的健康度监测，及时发现切刀的异常情况，降低故障风险，确保生产过程的稳定性和可靠性，确保来料分切加工品质。
在一个实现方式中，当声音特征数据是由切刀健康评估平台自行加工处理得到时，结合图3所示，步骤201获取声音特征数据，包括：
步骤301，采集切刀对来料进行分切的声音数据。
步骤302，采集切刀对来料进行分切的过程数据。
过程数据是指在生产、制造或运营过程中收集到的关于过程执行的各种数据。它是对切刀对来料进行分切过程中发生的事件、操作和变化进行记录和跟踪的结果。
在生产过程中，PLC（Programmable Logic Controller，可编程逻辑控制器）是一种专门用于工业自动化控制的电子设备，用于监控和控制机械、电气和流程设备。PLC通过接收输入信号，经过逻辑运算和输出控制信号，实现对设备的自动控制。
可选地，本步骤中，可以基于PLC来获取和记录与生产过程相关的数据，得到该过程数据。这种情况下，过程数据包含来源于PLC系统中的数据，具体可以包含PLC对切刀对来料进行分切这一实际生产作业实施过程控制的控制数据及作业监测数据。例如包含来料的换料信号数据、切刀的切割扭矩数据、切刀的牵引控制数据、切刀的更换监测数据、开始/停止切割的控制数据等。
可选地，过程数据中还可以包含切刀对来料进行分切过程中切刀自身的运转属性数据，例如旋转速度、切刀切割时长、切刀寿命等数据。
可选地，过程数据中还可以包含来料自身属性数据，具体可以包含切刀对来料进行分切过程中，来料被加工后的自身属性信息，例如切面粗糙度、平整度、是否有毛刺等信息。或者包含来料未被加工前的自身属性信息，例如来料张力、来料硬度或厚度等数据。
这样，过程数据具体表现为切刀对来料进行分切这一实际生产作业过程中的生产数据。
本申请实施例中，过程数据不包含切刀对来料进行分切过程中产生的声音数据。
由于声音数据是伴随切刀对来料进行分切过程产生，因此，上述各种过程数据之间会对声音的产生存在一定影响，二者之间因此产生一些关联关系或者影响关系，在此基础上，利用这些关系实施基于过程数据对声音数据进行特征提取得到声音特征数据的处理操作。这些处理操作包含但不限于提取声音波动特征、声音曲线走向特征、声音的频率范围特征等等。这里仅为示例性说明，并不以此为限。
获取切刀对来料进行分切的过程数据，可以获取以下内容：
来料尺寸：记录每个来料的尺寸，包括长度、宽度和厚度；切割参数：记录切刀的切割参数，包括切割速度、切割压力和切割角度等；切割时间：记录每个来料的切割时间，即从开始切割到完成切割所用的时间；切割质量：记录每个来料的切割质量，包括切割面的平整度、切割边缘的光滑度和切割面的粗糙度等；切割效率：记录切刀对来料进行分切的效率，例如每小时切割的来料数量；异常情况：记录切刀在切割过程中出现的异常情况，如切割失误、切割断裂或切割偏移等。
步骤303，基于过程数据对声音数据进行特征提取，得到声音特征数据。
基于过程数据对声音数据进行特征提取，可以得到声音的特征数据。声音特征数据是从原始过程数据中提取出来的具有代表性的声音特征值或声音特征向量，用于描述和表示切刀对来料进行分切处理的声音特征。
声音数据的特征提取中，过程数据可选地用于以下几个方面：
例如可以基于过程数据确定声音数据的特征提取维度，
实施中，通过分析声音数据和过程数据之间的关系，可以建立声音数据与切割过程的关联模型。例如，可以通过过程数据中的切割速度、切割角度和切割力度等信息，来确定与之关联的声音数据中的频率、振幅等特征分析维度。
或者，例如可以基于过程数据确定特征提取时的声音提取对象。基于过程数据实现对声音数据的切割、数据段筛选、数据整合等处理，确定特征提取时针对的声音数据内容，形成特征提取时的声音提取对象。
特征提取方式可以采用例如统计特征提取（如均值、方差、最大值、最小值等）、频域特征提取（如傅里叶变换、小波变换等）、时域特征提取（如自相关函数、互相关函数等）等方式进行实施。
最终提取到的声音特征数据可以表示为特征向量或特征矩阵的形式，以便后续的数据分析和建模。
声音特征数据的提取可以帮助简化原始声音数据的复杂性，减少数据维度，提取出最具有代表性和区分性的信息，从而更好地描述和理解切刀对来料进行分切的声音特征，确保后续切刀健康状态评估的准确性。
该过程中，过程数据的引入，使得在声音数据的特征提取中贴合切刀分切作业的实际作业过程，以过程数据为参照实施声音特征提取处理，使提取出的声音特征数据真实可靠，具备特征提取的针对性。提升特征提取的效率和质量。
当前锂电池分切工艺缺乏对刀片健康度的有效实时监控手段，又因为切刀为旋转件，没有合适的点位去安装振动传感器实现对刀片的震动检测。
因此基于该痛点，本申请实施例中采用的是对切刀进行声音数据采集，不需要对切刀本身进行贴近式的震动检测，避免在切刀旋转件上装配震动传感器。
而为了实现对声音数据的有效采集，在一些可选的实施方式中，结合图4所示，在一种装配结构中，切刀外部设置有切刀保护壳5、切刀保护壳5上连接有传感器安装附件6，传感器安装附件6远离切刀保护壳5的一端上设置有声音传感器7，声音传感器7朝向切刀对来料进行分切的作业区域设置。
结合图5所示，声音传感器7通过传感器固定架8安装在传感器安装附件6上，传感器安装附件6则通过防松动双层螺栓9可以实现与切刀保护壳的装配。该安装方式可以借用切刀保护壳原结构中的保护壳固定孔位，不必对原有结构进行修改，能够有效实现在切刀对来料进行分切的作业区域中对切刀作业声音的采集。
与之对应地，步骤301在采集切刀对来料进行分切的声音数据时，具体为通过声音传感器采集切刀对来料进行分切的声音数据。
该过程，用合适的方式对声音传感器进行安装，不必对原有结构进行修改即可实现传感器装配及对切刀的声音数据的采集，可以便捷应用至锂电池制造工艺的分切工序中，实现对声音数据的有效采集。
在一些实施方式中，结合图6所示，步骤303基于过程数据对声音数据进行特征提取，得到声音特征数据，包括：
步骤601，基于过程数据对声音数据进行内容截取，得到来料对应的声音片段。
可以在过程数据基础上，基于过程数据中的换料信号，以来料为单位对声音数据进行内容截取，得到与单个来料对应的加工处理过程的声音片段。
或者，可以在过程数据基础上，基于过程数据中的来料加工时长，对声音数据进行内容截取，得到来料对应的声音片段。
在一个实现方式中，过程数据包括来料的换料信号数据。
步骤601基于过程数据对声音数据进行内容截取，得到来料对应的声音片段，包括：
若检测到第一换料信号，则确定与第一换料信号时间最近的第二换料信号；
从声音数据中截取第一换料信号与第二换料信号之间的数据，得到来料对应的声音片段。
其中换料信号用于指示物料产生更换。通常在一个物料被处理完换成下一物料继续处理时产生或者在一个物料处理出现失误被中止处理后换成下一物料继续处理时产生。
换料信号例如为极片膜卷的换卷信号，用换卷信号对采集到的声音数据进行按卷分割。
在实施过程中，可以同步采集切刀全生命周期中的声音数据和通过PLC采集过程数据，采集到的声音信号可以为20kHz，PLC的信号采样频率可以为100Hz。并用PLC采集到的换卷信号对声音数据进行按卷分割。
其中，确定与第一换料信号时间最近的第二换料信号，可以是在检测到一个换料信号后则记录该换料信号，在又一次检测到一个换料信号后，则从已经记录的换料信号数据中确定在此之前记录的换料信号，该换料信号即为与当前这个换料信号时间最近的一个换料信号。
该过程，借助于切刀对来料进行分切处理过程中伴随产生的换料信号实施对声音数据的内容截取，得到与单个来料对应的数据片段，有效利用分切处理过程中的过程数据实施数据截取处理，减少不必要信息的引入，提升数据处理效率及智能性。
在一个实现方式中，过程数据还包括切刀的速度数据。则前述的从声音数据中截取第一换料信号与第二换料信号之间的数据，得到来料对应的声音片段的步骤，包括：
从声音数据中截取处于第一换料信号与第二换料信号之间且速度数据指示切刀处于稳速运行工况下的目标片段内容作为来料对应的声音片段。
其中，切刀的速度数据可以例如为切刀的线速度、切刀的牵引速度等。
这里，切刀的速度数据提取出单个物料对应的稳定运行段的声音数据。
在对数据片段进行特征提取时，可以是直接对数据片段进行特征提取，得到特征数据。或者，对数据片段进行有效数据筛选，基于有效数据进行特征提取，得到特征数据。
在实际的分切过程中，分条机会因为各种问题出现停机，且在一卷极片的分切过程中，生产操作人员会根据现场的生产情况对切刀的分切牵引速度进行调节。因此在一卷物料结束后，会出现多个稳定段的切刀运行速度。
这里，需要选取过程数据中切刀稳定运行时间最长的数据段作为主要分析段，以对该段进行特征提取。
该过程，将截取出稳速运行工况下的声音片段内容作为后续特征提取的数据处理对象，通过从声音数据中选取切刀处于稳速运行工况下的声音数据片段，确保特征提取的有效性，为后续切刀健康评估提供有效数据基础。
步骤602，对声音片段进行特征提取，得到声音特征数据。
在特征提取时，可以设定多个特征维度，提取的声音特征维度包括主要分析段的声音数据峭度、数据峰峰值，主要分析段前、中、后分段的声音能量均值、最值、方差特征，声音频率、声音响度等多个维度。
上述处理过程，依据过程数据对声音数据进行截取，得到切刀对单个来料进行分切的声音数据，以在进行特征提取时，以单个来料对应的数据片段实施特征提取，实现对切刀健康状态的评估，以在后续避免下一来料的加工处理受到影响，便于切刀更换及来料加工的正常有效运转。
在一些实施方式中，步骤602对声音片段进行特征提取，得到声音特征数据，包括：
对声音片段依次执行预加重、加窗及分帧处理后，得到待处理数据对象；利用梅尔倒谱系数对待处理数据对象进行特征提取，得到多维的特征向量；依照主成分分析方式对特征向量进行降维处理，得到声音特征数据。
在对声音片段进行特征提取过程中，可以引入对声音片段的预处理。
分切工序生产环境中不可避免地会产生许多不同的背景噪声，不同类型的噪声干扰对有效信息的传递与识别会产生较大的影响，需要对数据进行降噪处理。机械设备发生故障时的声音频率范围一般都比设备正常工作时发出的声音信号高，音量也更大一些。
小波变换去噪更加适用于工厂流水线的噪声环境，可以同时在时域和频域对声音信号进行分析，首先选择db小波基函数作为基础函数对声音片段的原始信号进行3层频率分解，对每层频率分解选取一个合适的阈值进行筛选处理，最后对每个频率层的小波系数做去噪处理后，使用小波逆变换重建原始信号。
此外，传统的时域、频域、时频域特征提取算法均是针对振动信号开发，对于声音信号的特征提取不具备适用性，而梅尔倒谱系数（MFCC）是以人耳对声音的非线性感知为基础实现说话人识别。
鉴于分切工序过程中的声音信号具有较强的非线性和非平稳性，本申请实施例中采用MFCC来提取声音片段中的声音特征信息。
在声音片段去噪处理后，本申请实施例中对其进行预加重、加窗及分帧处理。其中，预加重处理采用一阶高通滤波器来实现；加窗处理中的窗函数可以使用汉宁窗、汉宁窗等来实现；而分帧处理过程中，切刀稳定稳速运行工况下的最高线速度一般设为50 m/min，刀片半径为65mm，刀片实际转速约为122 r/min，为确保每帧样本之间的连贯与平滑，能够完整地提取切刀的声音特征，作为一可选的实施方式，音频分帧处理时帧选取2转，帧长约为1s，重叠区为0.5s，每帧有20000个数据点。
其中，在对声音片段进行加窗处理后，可以对分帧处理后的每一帧数据计算MFCC，对每帧进行功率谱估计，然后用Mel滤波器组进行滤波，计算每个滤波器里的能量，对每个能量值取对数，然后进行离散余弦变换，保留离散余弦变换的第2~13个系数，去掉其他。随后将每一帧的声音能量和第2~13个系数作为特征，得到13维特征向量，再分别计算MFCC、MFCC各自关联的13维特征向量，组合成39维特征向量。
并且，还可以采用主成分分析的方法，对39维特征向量进行降维处理，在主成分分析方法中，主成分的CPV（Cumulative Proportion of Variance，累计方差比例）表示每个主成分所解释的数据变异性的累积比例，可以通过计算每个主成分的CPV，确定保留多少个主成分来保留足够的数据信息。选取主成分的CPV大于85%的特征，作为可以反映切刀状态的敏感特征。
这样，可以确保声音片段的特征提取的提取效果，提升特征处理的有效性及可靠性。
在一些实施方式中，步骤202基于声音特征数据对切刀进行健康评估，得到切刀的健康状态数据的实现需要借助于训练好的人工智能模型来实现。
需要将声音特征数据输入至训练好的目标模型对切刀进行健康评估，得到目标模型输出的健康状态数据，提升健康评估的数据处理效率及切刀健康评估结果的准确性。
在一些情况下，鉴于切刀的全生命周期数据属于一般性的时序问题。因此，训练好的目标模型可以采用循环神经网络模型，形成循环神经网络健康评估模型。搭建的循环神经网络健康评估模型的一个模型架构，如图7所示。该健康评估模型根据特征提取后得到的多个特征维度的声音特征数据，计算出最终健康状态数据。
其中，作为一个示例，结合图7所示，模型的输入特征包括MFCC特征向量、MFCC、MFCC各12维特征，和滤波器能量等特征，共39维，输出为切刀的健康状态数据对应的具体健康值。网络的层数和每层循环单元数量可以基于实际数据，针对不同型号的机架、不同材质的切刀、不同规格的来料（极片）进行优化选择。
在此之前，还需要对使用的目标模型进行事先训练。
在一些实施方式中，将声音特征数据输入至训练好的目标模型对切刀进行健康评估，得到目标模型输出的健康状态数据之前，还包括：
获取模型训练数据集；基于模型训练数据集对初始模型进行训练，得到训练好的目标模型。
模型训练数据集中包含声音数据的声音特征样本，及声音特征样本对应的切刀健康状态标签。
这里，为实现模型的预训练，预先构建声音数据的特征样本及其对应的切刀健康状态标签，实现了基于声音数据特征的模型预训练，使训练好的模型能够基于声音数据的数据特征实施切刀的健康状态评估，提升利用切刀对来料进行分切的声音数据实施切刀的健康状态评估的处理效率及智能性。
在一些实施方式中，模型训练数据集的获取可以是直接从大数据库中读取历史样本数据，对其直接使用构建得到模型训练数据集。
或者，可以是基于切刀对来料进行分切的处理过程，累积其中伴随产生的声音数据并从中处理得到声音特征样本数据，构建得到模型训练数据集。
在一些实施方式中，如图8所示，获取模型训练数据集，包括：
步骤801，获取声音特征数据。
声音特征数据为基于切刀对来料进行分切的声音数据提取得到。
该过程，步骤801的实施过程，可以参见前述实施例中与步骤201相关的实施方式描述，这里不再赘述。
步骤802，依照切刀的健康状态对声音特征数据进行标注，得到切刀健康状态标签。
步骤803，将声音特征数据作为训练样本，得到包含声音特征样本及切刀健康状态标签的模型训练数据集。
在依照切刀的健康状态对声音特征数据进行标注时，可以基于切刀的健康状态数据赋予声音特征数据标签，例如直接将健康状态数据作为声音特征数据的标签，或者将健康状态数据落入的健康区间作为声音特征数据的标签，或者将健康状态数据对应的健康程度作为声音特征数据的标签，健康程度例如为高、中、低或者为健康、不健康等。
声音特征数据形成为特征样本，与切刀健康状态标签一起最终构造得到模型训练数据集。
该过程，以切刀对来料进行分切的声音特征数据为基础，通过实际运行数据的累积，处理得到声音特征样本，构建得到更具有数据有效性及数据真实性的模型训练数据集，确保模型训练效果。
切刀健康状态的标注是至关重要的一环，决定着模型的有效性。长期以来，对于切刀磨损、缺口等失效形态对应的失效模式没有明确的定义。且由于数据分析方法、数据可视化方法的局限性，技术人员无法全面观测测量得到整刀全生命周期数据，仅能根据经验来肉眼观察和事后对所切物料（极片）的抽检，来判断切刀的是否失效及失效形态，分析效率低下，无法实施切刀失效的有效判断及切刀健康度的有效标注。
本申请实施例中，提供一种实现方式，采用两种数值对切刀的健康状态进行一个综合评价，实现切刀健康程度有效标注。
对应地，步骤802依照切刀的健康状态对声音特征数据进行标注，得到切刀健康状态标签，包括：
获取声音数据的能量偏离数据，和/或，获取来料的加工质量数据；基于能量偏离数据和/或加工质量数据，计算得到切刀健康状态评估值作为切刀健康状态标签。
一方面，可以获取声音数据的能量偏离数据，将切刀对来料的加工过程中伴随的声音数据本身作为切刀健康度衡量的一个标准，另一方面，可以获取来料的加工质量数据，以来料的被加工质量作为切刀健康度衡量的另一个标准。
在计算得到切刀健康状态评估值时，可以基于这两者中的任一者，或者同时基于两者，或者也可以在这两者基础上引入更多的其他衡量标准，实施切刀健康状态评估计算，拟合得到更符合实际的切刀健康状态评估值，得到当前声音特征样本对应的切刀健康状态标签。
在通过拟合计算得到切刀健康状态评估值时，为了能更好的评价切刀当前的健康状态，刻画切刀的性能退化过程或者相较于正常状态的偏离程度，可以基于能量偏离数据和/或加工质量数据进行数据拟合，结合图9所示，构建对应的一维健康因子曲线作为故障演变曲线，并基于计算得到切刀健康状态评估值所构成的该曲线的走向变化，确定切刀使用过程中在不同使用阶段或不同的使用时间长度下可能处于的正常运行阶段，以及后续的故障萌发点、潜在故障点、以及最终故障对应的故障点等故障演变点位。
这样，通过上述处理操作，能够计算得到更符合实际的切刀健康状态评估值作为特征数据的切刀健康状态标签，提升声音特征数据进行标注的实施灵活性及有效性。
在一些实施方式中，获取声音数据的能量偏离数据，和/或，获取来料的加工质量数据，包括：
基于切刀失效模式，对声音数据进行能量值比对，得到能量偏离数据。和/或，基于来料被分切后的毛刺高度进行加工质量评估，得到加工质量数据。
这里，可以基于经验值，确定切刀失效过程中伴随的声音能量变化，得到切刀失效模式。并基于该切刀失效模式，对声音数据进行能量值比对，得到切刀作业过程中伴随产生的声音数据的能量偏差，实现对切刀健康度的衡量。
可以对分切后的物料进行抽检，检测其毛刺高度数据，在对其进行加工质量评估时，可以对毛刺高度数据进行平滑和插补处理，判断其平整度，最终评估得到加工质量值，实现对切刀健康度的衡量。
上述实施过程，从不同层面构建起切刀失效判断条件，以衡量切刀是否失效，实现切刀健康程度有效标注。
在一些实施方式中，在步骤202基于声音特征数据对切刀进行健康评估，得到切刀的健康状态数据之后，还包括：
通过显示装置将健康状态数据进行输出；和/或，在健康状态数据低于健康阈值或者健康状态数据处于下跌趋势的情况下，输出健康告警信息。
在评估得到健康状态数据之后，可以将健康状态数据向生产操作人员进行输出展示，实现了在线测量的切刀状态数据的可视化展示，便于生产操作人员对切刀健康状态进行监控与跟踪，能够在切刀出现健康异常时及时发现并处理。
此外，在健康状态数据值低于警告值（例如警告分数阈值80）或者健康状态数据长期趋势为下跌趋势时，自动触发告警，提醒运维人员进行磨损状态和污染的检查。
或者，在健康状态数据值低于报警值（例如报警分数阈值60）时，触发维护工单作为报警信息，提醒维修人员及时更换切刀。
在进行可视化展示时，还可以获取边缘端传输的特征数据，或者从数据库中提取之前存储的特征数据或者切刀健康状态数据进行展示输出。
结合图10所示，在一些实施例中，本申请实施例中还提出一种切刀健康评估方法，该方法在实施过程中具体应用至边缘端设备中。该方法具体包括：
步骤1001，采集切刀对来料进行分切的声音数据。
上述步骤1001具体如何实施及相关的各种实现方式，可以参见前述步骤301的相关描述内容。
步骤1002，对声音数据进行特征提取，得到声音特征数据。
步骤1002对声音数据进行特征提取时，一方面可以根据预设定的常规特征提取方法执行对声音数据的特征提取。
或者，步骤1002的相关实现方式，可以参照前述步骤303的相关描述内容。
步骤1003，将声音特征数据发送至切刀健康评估平台，以通过切刀健康评估平台基于声音特征数据对切刀进行健康评估，得到切刀的健康状态数据。
最后，由边缘端设备将声音特征数据发送至切刀健康评估平台中。在边缘端设备侧预处理后的声音特征数据将被导入健康管理平台进行切刀健康评估，这些数据还可以存入数据库，为后续模型的更新迭代做数据积累。
上述处理过程，在边缘端设备侧实现声音数据的采集及特征预处理，并借助于切刀健康评估平台实现对切刀进行健康评估，得到切刀的健康状态数据，实现基于分切过程中产生的声音特征进行切刀健康评估，达到了来料加工过程的有效监测并预测刀片健康状态的目的，降低故障风险，确保生产过程的稳定性和可靠性，确保来料分切加工品质。
此外，切刀健康评估平台评估生成的切刀的健康状态数据可以反馈至边缘端设备，以供现场操作人员及时查看、参考。
对于上述各个实施方式，下面结合切刀对极片膜卷进行分切的一个具体应用过程，对上述切刀健康评估方法的实现过程进行描述：
在进行切刀健康评估之前，可以先对一个人工智能初始模型进行训练。
训练过程中，需要先获取切刀对极片膜卷进行分切过程中的声音特征数据。
声音特征数据的获取，可以是由边缘端设备在生产加工现场实时采集分切过程的声音数据并进行特征加工提取后发送切刀健康评估设备中来。或者直接由切刀健康评估设备采集分切过程的声音数据并进行特征加工提取后得到。
随后对提取出的特征进行健康状态标注。具体可以从声音能量偏离、切面毛刺两个方面，结合缺陷数据库对切刀健康状态进行失效分析，最终基于该两个方面综合得到一个健康状态数据值实现对声音特征数据的标注。
在此基础上，基于特征数据及数据标注进行模型训练，并对模型进行评估，如果模型训练不达标则进行模型参数优化，直至模型被评估达标，将训练好的模型存储至模型库。
随后，可以基于模型库中训练好的模型进行切刀的健康状态评估。
在健康状态评估的闭环流程中，同样先获取切刀对极片膜卷进行分切过程中的声音特征数据。获取的两种方式与前述过程相同，不再赘述。
之后，从模型库中读取模型，将声音特征数据代入模型计算切刀的健康状态数据。
判断切刀的健康状态数据是否满足设定条件，若不满足，则继续采集分切工序数据；若满足设定条件，则当切刀的健康状态数据低于告警阈值时提示切刀维护检查，或者当切刀的健康状态数据低于预警阈值且为连续下跌趋势时则提示更换切刀。
上述实施过程，包含数据采集、缺陷检测、标注管理、样本管理、模型管理、在环模型重训练等处理过程，实现了切刀状态数据的采集、标注、数据管理和模型管理，通过健康评估模型实现对切刀状态的评估及监测，构建了切刀健康管理的模型训练与模型业务应用的闭环。
应该理解的是，虽然如上所述的各实施例所涉及的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，如上所述的各实施例所涉及的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
基于同样的发明构思，本申请实施例还提供了切刀健康评估装置。本申请实施例提供的切刀健康评估装置能够实现上述切刀健康评估方法的实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，故下面所提供的一个或多个切刀健康评估装置实施例中的具体限定可以参见上文中对于切刀健康评估方法的限定，为避免重复，这里不再赘述。
本实施例可以根据上述方法，对计算侧进行功能模块的划分。例如，可以对应各个功能，划分为各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块可以采用硬件的形式实现。需要说明的是，本实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
需要说明的是，上述方法实施例涉及的各步骤的相关内容，均可以援引到对应功能模块的功能描述，此处不再赘述。
在一个实施例中，如图11所示，提供了一种切刀健康评估装置1100，包括：
第一特征获取模块1101，用于获取声音特征数据，所述声音特征数据为基于切刀对来料进行分切的声音数据提取得到；
第一健康评估模块1102，用于基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估，得到所述切刀的健康状态数据。
在一个实施例中，所述第一特征获取模块1101，具体用于：
接收边缘端设备发送的所述声音特征数据，所述声音特征数据为所述边缘端设备基于所述切刀对所述来料进行分切的声音数据提取得到。
在一个实施例中，所述第一特征获取模块1101，具体用于：
采集所述切刀对所述来料进行分切的声音数据；
采集所述切刀对所述来料进行分切的过程数据；
基于所述过程数据对所述声音数据进行特征提取，得到所述声音特征数据。
在一个实施例中，所述切刀外部设置有切刀保护壳、所述切刀保护壳上连接有传感器安装附件，所述传感器安装附件远离所述切刀保护壳的一端上设置有声音传感器，所述声音传感器朝向所述切刀对所述来料进行分切的作业区域设置；
所述第一特征获取模块1101，具体用于：
通过所述声音传感器采集所述切刀对所述来料进行分切的声音数据。
在一个实施例中，所述第一特征获取模块1101，具体用于：
基于所述过程数据对所述声音数据进行内容截取，得到所述来料对应的声音片段；
对所述声音片段进行特征提取，得到所述声音特征数据。
在一个实施例中，所述过程数据包括所述来料的换料信号数据；所述第一特征获取模块1101，具体用于：
若检测到第一换料信号，则确定与所述第一换料信号时间最近的第二换料信号；
从所述声音数据中截取所述第一换料信号与所述第二换料信号之间的数据，得到所述来料对应的所述声音片段。
在一个实施例中，所述过程数据还包括所述切刀的速度数据；所述第一特征获取模块1101，具体用于：
从所述声音数据中截取处于所述第一换料信号与所述第二换料信号之间且所述速度数据指示所述切刀处于稳速运行工况下的目标片段内容作为所述来料对应的所述声音片段。
在一个实施例中，所述第一特征获取模块1101，具体用于：
对所述声音片段依次执行预加重、加窗及分帧处理后，得到待处理数据对象；
利用梅尔倒谱系数对所述待处理数据对象进行特征提取，得到多维的特征向量；
依照主成分分析方式对所述特征向量进行降维处理，得到所述声音特征数据。
在一个实施例中，所述第一健康评估模块1102，具体用于：
将所述声音特征数据输入至训练好的目标模型对所述切刀进行健康评估，得到所述目标模型输出的所述健康状态数据。
在一个实施例中，该装置还包括：
模型训练模块，用于：
获取模型训练数据集；所述模型训练数据集中包含声音数据的声音特征样本，及所述声音特征样本对应的切刀健康状态标签；
基于所述模型训练数据集对初始模型进行训练，得到训练好的所述目标模型。
在一个实施例中，所述模型训练模块，具体用于：
获取声音特征数据；所述声音特征数据为基于切刀对来料进行分切的声音数据提取得到；
依照所述切刀的健康状态对所述声音特征数据进行标注，得到所述切刀健康状态标签；
将所述声音特征数据作为训练样本，得到包含所述声音特征样本及所述切刀健康状态标签的所述模型训练数据集。
在一个实施例中，所述模型训练模块，具体用于：
获取所述声音数据的能量偏离数据，和/或，获取所述来料的加工质量数据；
基于所述能量偏离数据和/或所述加工质量数据，计算得到切刀健康状态评估值作为所述切刀健康状态标签。
在一个实施例中，所述模型训练模块，具体用于：
基于切刀失效模式，对所述声音数据进行能量值比对，得到所述能量偏离数据；或者，
基于所述来料被分切后的毛刺高度进行加工质量评估，得到所述加工质量数据。
在一个实施例中，该装置还包括：
信息输出模块，用于通过显示装置将所述健康状态数据进行输出；和/或，在所述健康状态数据低于健康阈值或者所述健康状态数据处于下跌趋势的情况下，输出健康告警信息。
在一个实施例中，如图12所示，提供了一种切刀健康评估装置1200，包括：
数据采集模块1201，用于采集切刀对来料进行分切的声音数据；
第二特征获取模块1202，用于对所述声音数据进行特征提取，得到声音特征数据；
第二健康评估模块1203，用于将所述声音特征数据发送至切刀健康评估平台，以通过所述切刀健康评估平台基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估，得到所述切刀的健康状态数据。
上述切刀健康评估装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，如图13所示，提供了一种计算机设备。该实施例的计算机设备13包括：至少一个处理器1300（图13中仅示出一个）、存储器1301以及存储在所述存储器1301中并可在所述至少一个处理器1300上运行的计算机程序1302，所述处理器1300执行所述计算机程序1302时实现上述任意各个方法实施例中的步骤。
所述计算机设备13可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑等计算设备。所述计算机设备13可包括，但不仅限于，处理器1300、存储器1301。本领域技术人员可以理解，图13仅仅是计算机设备13的示例，并不构成对计算机设备13的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述计算机设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所述处理器1300可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA) 或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器1301可以是所述计算机设备13的内部存储单元，例如计算机设备13的硬盘或内存。所述存储器1301也可以是所述计算机设备13的外部存储设备，例如所述计算机设备13上配备的插接式硬盘，智能存储卡（Smart Media Card，SMC），安全数字（SecureDigital，SD）卡，闪存卡（Flash Card）等。进一步地，所述存储器1301还可以既包括所述计算机设备13的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器1301用于存储所述计算机程序以及所述计算机设备所需的其他程序和数据。所述存储器1301还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/计算机设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/计算机设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。
本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序产品来实现，当计算机程序产品在计算机设备上运行时，使得所述计算机设备执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (20)

1.一种切刀健康评估方法，其特征在于，包括：
获取声音特征数据，所述声音特征数据为基于切刀对来料进行分切的声音数据提取得到；所述声音特征数据为基于所述切刀对所述来料进行分切的过程数据，对所述声音数据进行特征提取得到；所述过程数据中不包含所述声音数据；
基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估，得到所述切刀的健康状态数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取声音特征数据，包括：
接收边缘端设备发送的所述声音特征数据，所述声音特征数据为所述边缘端设备基于所述切刀对所述来料进行分切的声音数据提取得到。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取声音特征数据，包括：
采集所述切刀对所述来料进行分切的声音数据；
采集所述切刀对所述来料进行分切的过程数据；
基于所述过程数据对所述声音数据进行特征提取，得到所述声音特征数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述切刀外部设置有切刀保护壳、所述切刀保护壳上连接有传感器安装附件，所述传感器安装附件远离所述切刀保护壳的一端上设置有声音传感器，所述声音传感器朝向所述切刀对所述来料进行分切的作业区域设置；
所述采集所述切刀对所述来料进行分切的声音数据，包括：
通过所述声音传感器采集所述切刀对所述来料进行分切的声音数据。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述过程数据对所述声音数据进行特征提取，得到所述声音特征数据，包括：
基于所述过程数据对所述声音数据进行内容截取，得到所述来料对应的声音片段；
对所述声音片段进行特征提取，得到所述声音特征数据。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述过程数据包括所述来料的换料信号数据；所述基于所述过程数据对所述声音数据进行内容截取，得到所述来料对应的声音片段，包括：
若检测到第一换料信号，则确定与所述第一换料信号时间最近的第二换料信号；
从所述声音数据中截取所述第一换料信号与所述第二换料信号之间的数据，得到所述来料对应的所述声音片段。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述过程数据还包括所述切刀的速度数据；所述从所述声音数据中截取所述第一换料信号与所述第二换料信号之间的数据，得到所述来料对应的所述声音片段，包括：
从所述声音数据中截取处于所述第一换料信号与所述第二换料信号之间且所述速度数据指示所述切刀处于稳速运行工况下的目标片段内容作为所述来料对应的所述声音片段。
8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述声音片段进行特征提取，得到所述声音特征数据，包括：
对所述声音片段依次执行预加重、加窗及分帧处理后，得到待处理数据对象；
利用梅尔倒谱系数对所述待处理数据对象进行特征提取，得到多维的特征向量；
依照主成分分析方式对所述特征向量进行降维处理，得到所述声音特征数据。
9.根据权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估，得到所述切刀的健康状态数据，包括：
将所述声音特征数据输入至训练好的目标模型对所述切刀进行健康评估，得到所述目标模型输出的所述健康状态数据。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述将所述声音特征数据输入至训练好的目标模型对所述切刀进行健康评估，得到所述目标模型输出的所述健康状态数据之前，还包括：
获取模型训练数据集；所述模型训练数据集中包含声音数据的声音特征样本，及所述声音特征样本对应的切刀健康状态标签；
基于所述模型训练数据集对初始模型进行训练，得到训练好的所述目标模型。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述获取模型训练数据集，包括：
获取声音特征数据；所述声音特征数据为基于切刀对来料进行分切的声音数据提取得到；
依照所述切刀的健康状态对所述声音特征数据进行标注，得到所述切刀健康状态标签；
将所述声音特征数据作为训练样本，得到包含所述声音特征样本及所述切刀健康状态标签的所述模型训练数据集。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述依照所述切刀的健康状态对所述声音特征数据进行标注，得到所述切刀健康状态标签，包括：
获取所述声音数据的能量偏离数据，和/或，获取所述来料的加工质量数据；
基于所述能量偏离数据和/或所述加工质量数据，计算得到切刀健康状态评估值作为所述切刀健康状态标签。
13.根据权利要求12所述的方法，其特征在于，所述获取所述声音数据的能量偏离数据，和/或，获取所述来料的加工质量数据，包括：
基于切刀失效模式，对所述声音数据进行能量值比对，得到所述能量偏离数据；或者，
基于所述来料被分切后的毛刺高度进行加工质量评估，得到所述加工质量数据。
14.根据权利要求1至8任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估，得到所述切刀的健康状态数据之后，还包括：
通过显示装置将所述健康状态数据进行输出；和/或，在所述健康状态数据低于健康阈值或者所述健康状态数据处于下跌趋势的情况下，输出健康告警信息。
15.一种切刀健康评估方法，其特征在于，包括：
采集切刀对来料进行分切的声音数据及过程数据；所述过程数据中不包含所述声音数据；
基于所述过程数据对所述声音数据进行特征提取，得到声音特征数据；
将所述声音特征数据发送至切刀健康评估平台，以通过所述切刀健康评估平台基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估，得到所述切刀的健康状态数据。
16.一种切刀健康评估装置，其特征在于，包括：
第一特征获取模块，用于获取声音特征数据，所述声音特征数据为基于切刀对来料进行分切的声音数据提取得到；所述声音特征数据为基于所述切刀对所述来料进行分切的过程数据，对所述声音数据进行特征提取得到；所述过程数据中不包含所述声音数据；
第一健康评估模块，用于基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估，得到所述切刀的健康状态数据。
17.一种切刀健康评估装置，其特征在于，包括：
数据采集模块，用于采集切刀对来料进行分切的声音数据及过程数据；所述过程数据中不包含所述声音数据；
第二特征获取模块，用于基于所述过程数据对所述声音数据进行特征提取，得到声音特征数据；
第二健康评估模块，用于将所述声音特征数据发送至切刀健康评估平台，以通过所述切刀健康评估平台基于所述声音特征数据对所述切刀进行健康评估，得到所述切刀的健康状态数据。
18.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至15任一项所述方法的步骤。
19.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至15任一项所述方法的步骤。
20.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机可读代码，或者承载有计算机可读代码的非易失性计算机可读存储介质，当所述计算机可读代码在电子设备中运行时，所述电子设备中的处理器执行权利要求1至15任一项所述方法的步骤。
CN202410052868.XA 2024-01-15 2024-01-15 切刀健康评估方法、装置、设备及存储介质 Active CN117577137B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410052868.XA CN117577137B (zh) 2024-01-15 2024-01-15 切刀健康评估方法、装置、设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202410052868.XA CN117577137B (zh) 2024-01-15 2024-01-15 切刀健康评估方法、装置、设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN117577137A true CN117577137A (zh) 2024-02-20
CN117577137B CN117577137B (zh) 2024-05-28

Family

ID=89862690

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202410052868.XA Active CN117577137B (zh) 2024-01-15 2024-01-15 切刀健康评估方法、装置、设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117577137B (zh)

Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150340034A1 (en) * 2014-05-22 2015-11-26 Google Inc. Recognizing speech using neural networks
WO2018107810A1 (zh) * 2016-12-15 2018-06-21 平安科技（深圳）有限公司 声纹识别方法、装置、电子设备及介质
CN110136743A (zh) * 2019-04-04 2019-08-16 平安科技（深圳）有限公司 基于声音采集的健康状态监控方法、装置及存储介质
CN110297042A (zh) * 2019-06-28 2019-10-01 拓卡奔马机电科技有限公司 一种基于声音识别的裁床断刀检测方法、装置及设备
CN110428020A (zh) * 2019-08-13 2019-11-08 树根互联技术有限公司 刀具健康评估模型训练方法、装置及电子设备
WO2021051572A1 (zh) * 2019-09-16 2021-03-25 平安科技（深圳）有限公司 语音识别方法、装置以及计算机设备
CN113155272A (zh) * 2021-01-21 2021-07-23 中国第一汽车股份有限公司 一种汽车尾门电动开闭声品质的评价及优化方法
CN114078473A (zh) * 2020-08-13 2022-02-22 富泰华工业（深圳）有限公司 刀具检测方法、电子装置及存储介质
CN114965714A (zh) * 2022-08-01 2022-08-30 广东省科学院智能制造研究所 一种防飞溅声学检测探头、设备及其刀具磨损检测方法

Patent Citations (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20150340034A1 (en) * 2014-05-22 2015-11-26 Google Inc. Recognizing speech using neural networks
WO2018107810A1 (zh) * 2016-12-15 2018-06-21 平安科技（深圳）有限公司 声纹识别方法、装置、电子设备及介质
CN110136743A (zh) * 2019-04-04 2019-08-16 平安科技（深圳）有限公司 基于声音采集的健康状态监控方法、装置及存储介质
CN110297042A (zh) * 2019-06-28 2019-10-01 拓卡奔马机电科技有限公司 一种基于声音识别的裁床断刀检测方法、装置及设备
CN110428020A (zh) * 2019-08-13 2019-11-08 树根互联技术有限公司 刀具健康评估模型训练方法、装置及电子设备
WO2021051572A1 (zh) * 2019-09-16 2021-03-25 平安科技（深圳）有限公司 语音识别方法、装置以及计算机设备
CN114078473A (zh) * 2020-08-13 2022-02-22 富泰华工业（深圳）有限公司 刀具检测方法、电子装置及存储介质
CN113155272A (zh) * 2021-01-21 2021-07-23 中国第一汽车股份有限公司 一种汽车尾门电动开闭声品质的评价及优化方法
CN114965714A (zh) * 2022-08-01 2022-08-30 广东省科学院智能制造研究所 一种防飞溅声学检测探头、设备及其刀具磨损检测方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
常飞;乔欣;张申;许华栋;: "基于MFCC特征提取的故障预测与评价方法", 计算机应用研究, no. 06 *
陈俊康;陈小虎;郑东辉;: "基于异类信息融合的齿轮健康评估方法", 振动与冲击, no. 03, 15 February 2020 (2020-02-15) *

Also Published As

Publication number Publication date
CN117577137B (zh) 2024-05-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CA2875071C (en) Method and system for testing operational integrity of a drilling rig
EP2399104B1 (en) Method and apparatus for monitoring and analyzing vibrations in rotary machines
EP1264412B1 (en) Complex signal decomposition and modeling
CN110576335B (zh) 一种基于切削力的刀具磨损在线监测方法
CN112504673B (zh) 基于机器学习的托辊故障诊断方法、系统及存储介质
EP3677974B1 (en) Extracting overall equipment effectiveness by analysis of a vibro-acoustic signal
CN113670434B (zh) 变电站设备声音异常识别方法、装置和计算机设备
CN112660745A (zh) 托辊故障智能诊断方法、系统及可读存储介质
JP2019067197A (ja) 故障予兆検知手法
CN110988137A (zh) 一种基于时频域特征的异音检测系统及方法
CN112207631A (zh) 刀具检测模型的生成方法、检测方法、系统、设备及介质
CN109598309B (zh) 一种金属包装冲压机的检测系统及其监测方法
CN117577137B (zh) 切刀健康评估方法、装置、设备及存储介质
CN116415126A (zh) 用于造纸机的刮刀的异常检测的方法、装置和计算设备
CN114184684A (zh) 一种刀具切削状态在线检测方法及系统
CN109165396A (zh) 一种故障演化趋势的设备剩余使用寿命预测方法
CN114048879A (zh) 故障检测方法、装置、系统、计算机设备及可读存储介质
CN109743224A (zh) 充电设施数据处理方法和装置
CN114242085A (zh) 旋转设备的故障诊断方法、装置
CN117435908A (zh) 一种用于旋转机械的多种故障特征提取方法
CN112454008A (zh) 一种基于网络模型的切割平台寿命预测方法、系统及可读存储介质
JP2002323371A (ja) 音響診断装置及び音響診断方法
CN112660746B (zh) 基于大数据技术的托辊故障诊断方法、系统及存储介质
CN107783942B (zh) 一种异常行为检测方法及装置
CN114550711A (zh) 基于时频注意力网络模型的电缆周边环境声音识别方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant