CN117927481A - 用于泵总成中的状态检查的方法以及软件应用、存储介质和用于实施该方法的检查设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于检查泵总成的至少一个部件的状态的方法，尤其用于确定泵总成的转速或者通过分析由泵总成发出的空气声在故障方面进行确定，包括在所述泵总成的运行中在第一几何地点上以距泵总成的第一距离记录至少一个第一音频信号，并且在泵总成运行中在第二几何地点上以距所述泵总成的小于所述第一距离的第二距离记录第二音频信号。所述泵总成的状态的确定通过分析所述泵总成的被消除了至少一个次声源的次噪声的信号来进行，所述信号通过比较第一和第二音频信号的幅值来重建。本发明还涉及一种用于在移动式的检查设备上实施该方法的软件应用、一种具有该软件应用的计算机可读存储介质以及一种被设置用于实施该方法的移动式的检查设备。

Description

用于泵总成中的状态检查的方法以及软件应用、存储介质和 用于实施该方法的检查设备

技术领域

本发明涉及一种用于检查泵总成的至少一个部件的状态的方法，所述方法尤其用于确定所述泵总成的转速或者通过分析由所述泵总成发出的空气声在故障方面进行确定，所述方法包括在所述泵总成的运行中在第一几何地点上以距所述泵总成的第一距离记录第一音频信号，并且在所述泵总成运行中在第二几何地点上以距所述泵总成的小于所述第一距离的第二距离记录第二音频信号。

背景技术

通常已知在正常运行中或在有故障的状态的情况下的由泵总成发出的噪声的谱检查。例如德国专利申请DE102009022107A1提出，尤其测量空气声，并且由此借助信号分析、例如频率分析，例如通过快速傅里叶变换(FFT)或自相关，求取旋转声音频率，然后由此求取驱动转速。

对于声学测量，需要知道噪声源与麦克风之间的精确距离，因为声级是距离和地点相关的。只有这样才能将求取的绝对声级(以分贝为单位)彼此比较。

对于声学测量，通常推荐1m的距离。物体在其他距离处的噪声级可以由此被分析地计算。为了测量精确的距离，使用普遍可用的物理测量设备，其不同于声学测量设备，例如折尺、尺带或激光测距仪。当包括麦克风的声学测量设备安装在支架上时，手动地、必要时用两只手测量距离并且相应地设定该距离。应当理解，这种方法是麻烦的、耗时的并且通常是有错误的。

为了对泵总成进行故障分析，在泵总成的谱中检查特征性的振动频率。然而声学研究在本领域是有争议的。更多地，优选的是安装在泵总成上的并且其传感器信号被评估的振动传感器，即例如在EP1972793A1或EP3563062B1中。

然而，国际申请WO2015/197141A1提出安装振动传感器是不利且复杂的，并且作为备选方案提出对由泵总成发出的、借助在通信手持设备中或上的麦克风测量的声音信号进行测量，所述声音信号随后被处理并且由所述声音信号识别出特定于声音的状态或故障。该识别在此借助与所存储的关于具体的泵总成的参考值的比较来进行，其中，在检查方法开始时必须将模型加载到检查软件中。WO2015/197141A1提出在显示器上向用户示出手持设备或麦克风应当定位在哪些位置。此外，用户应使手持设备相对于泵总成运动，也就是靠近泵总成或者从泵总成远离，向右、左、上或下枢转，而检查软件实时地在信号质量和幅度方面评估所接收的声学信号并且在达到最佳位置时向用户提供反馈。在此，定位持续10秒至一分钟之间，并且距离处于5cm至一米之间。如果该距离合适地由检查软件来报告，则在第二步骤中进行实际的噪声测量。

在此不利的是，不确保被识别为合适的距离与先前在显示器上显示的和待预计的距离相同。此外，当泵由于故障而声音特别大时，所描述的方法达到其极限。这导致的是，为用户提出用于音频记录的错误距离并且由此然后不识别泵总成的可能故障。此外不确保在测量期间保持之前被识别为合适的位置。因此在随后的测量期间，可能无意地存在其他距离，尤其是在手持设备被保持在手中时，尤其是因为手持设备先前已被来回枢转。最后，在WO2015/197141A1中，手持设备或者更确切地说麦克风与泵总成的实际距离在评估时不被进一步考虑并且也不被存储。

在EP3563062B1中，WO2015/197141A1中的方法被描述为有问题的，因为声音信号必须以相同的方式被检测，以便能够处理数据并且实现可用的结果。然而在实践中不可能以足够的精确性影响手持设备的位置和环境噪声，以应用不仅用于检测马达轴承故障而且用于检测空穴的方法。即使用户试图彼此独立地进行多个测量，如果不是不可能的话，也将很难检测马达轴承中的故障和空穴和检测空穴。因此，EP3563062B1再次提出使用振动传感器。

WO2016/059112A也描述一种用于声学地确定例如在加热循环泵中的泵总成的状态的方法。为了进行记录，可以使用常见的智能手机，该智能手机通过信号处理来处理声学数据并且关于出现的异常或故障进行检查。因此，例如可以检测泵内部的轴承损坏或空穴。在泵总成运行期间，这种声学故障分析的优点在于，服务技术人员在没有特别的传感装置或繁琐的测试结构的情况下在进行的运行期间可以针对故障检查泵总成。然而，EP3242036A1将这种方法描述为不利的，因为该方法在被被加载噪声的环境中不能被执行或者至少不能以所需的可靠性执行。因此EP3242036A1提出完全不同的方法，即视频分析，其中，求取视频序列的彼此相继的图像的像素和像素组之间的变化的速度并且根据所求取的变化的速度进行泵总成的状态的求取。

因此，未解决的问题是，如果一方面存在环境噪声，则通过评估由泵总成发出的空气声以足够的精确性确定泵总成的状态和/或可能的故障，并且另一方面麦克风相对于泵总成的不精确的定位是可能的。

发明内容

因此，本发明的任务是，提供一种方法，该方法克服上述缺点并且在检查由泵总成发出的空气声时在泵总成中的可能的故障方面尽管存在次声源的噪声仍能够实现正确的结果。此外，本发明的任务是，提供一种软件应用、一种计算机可读的存储介质和一种用于执行该方法的移动式的检查设备。附加地，应当使检查设备的相对于泵总成的定位变得容易并且检查结果对实际测量位置与预设的测量位置的偏差不敏感，尤其是与测量位置的预设无关，从而该预设是过时的。

这些任务通过根据权利要求1的方法、根据权利要求18的软件应用、根据权利要求19的存储介质和根据权利要求20的检查设备来解决。有利的改进方案在从属权利要求中给出并且在下面进行解释。

根据本发明，提出一种用于检查泵总成的至少一个部件的状态的方法，所述方法尤其用于确定所述泵总成的转速或者通过分析由所述泵总成发出的空气声在故障方面进行确定，所述方法包括在所述泵总成的运行中在第一几何地点上以距所述泵总成的第一距离记录至少一个第一音频信号，并且在所述泵总成运行中在第二几何地点上以距所述泵总成的小于所述第一距离的第二距离记录第二音频信号，其中，所述泵总成的状态的确定通过分析所述泵总成的被消除了至少一个次声源的次噪声的信号来进行，所述信号通过比较第一和第二音频信号的幅值来重建。

泵总成在本发明的意义中理解为由输送液体的泵单元、尤其是离心泵单元、驱动该泵单元的驱动单元、例如电动马达构成的组件。附加地，可以存在用于控制和/或调节电动马达的泵电子装置。备选地，也可以仅存在具有电动马达的电接头的接线盒。所提到的部件可以在结构上形成一个单元或者仅仅在功能上共同作用，因此被分布地布置。因此电动马达可以直接地或通过离合器或传动机构驱动泵单元。在直接驱动的情况下，马达轴可以同时是泵轴并承载至少一个工作轮。泵单元可以是单级的或多级的，即具有一个或多个工作轮。泵总成可以是干式运转件或湿式运转件。泵电子装置能够在结构上安装在电动马达的壳体上或者为此单独地布置。

只要在本发明的意义上谈到一种状态，那么由此通常指的是泵总成的一个部件的或整个泵总成的运行状态，也就是说，是否泵总成或所观察的部件从声学角度出发在正常的参数内工作，或者换句话说，没有特别的声学显著性地工作，或者是否存在这种指示故障的声学显著性。尤其是运行状态也可以理解为当前转速，在该转速下泵总成当前运行。

将泵总成或其部件中的一个部件的有故障的运行状态理解为故障，该运行状态在声学方面导致由泵总成发出的空气声的至少一个显著性。这种故障例如是轴承损坏，更准确地说是滚动轴承或滑动轴承处的损坏或空穴、损坏的工作轮、滑动环密封件处的损坏、堵塞、旋转部件的不平衡或还有一个或多个螺栓松动的事实。所有这些技术上的故障都导致在泵总成或其至少一个部件上的确定的振动，所述振动也能在空气声中被察觉。

声学显著性和/或转速可以以已知的方式从由泵总成发出的空气声的频率谱中基于在那里存在确定的频率或峰值来识别，或者在转速的情况下被估计。

重建的信号因此能够是重建的频率谱。备选地，该信号可以是其他类型的谱，例如用于阶次分析的阶次谱。这使得能够分析旋转机器的噪声或振动。与频率分析不同，在此表示噪声的能量含量的幅度不通过频率表示，而是通过阶次表示，其中，该阶次是转速的倍数。就这点而言涉及标准化的谱。根据另外的备选方案，该重建信号可以是从先前重建的谱转换回来的时间信号。

此外，还提出一种用于具有显示器、至少一个操作元件和声学传感器以及可选的光学传感器的移动式的检查设备的软件应用，包括程序技术的指令，当所述指令由检查设备实施时，所述指令使得检查设备实施根据本发明的方法。

此外，本发明涉及一种具有这样的软件应用的计算机可读的存储介质。最后还提出了一种移动式的检查设备，具有显示器、至少一个操作元件和用于进行音频记录的声学传感器以及可选地具有光学传感器，其中，所述检查设备被设置用于实施根据本发明的方法。检查设备为此尤其可以包含上述存储介质并且包括处理器，以便实施存储在存储介质上的软件应用以用于执行该方法。

在以本领域技术人员本身已知的方式进行泵总成状态的确定或对由泵总成发出的空气声的分析以用于状态识别(转速或故障)期间，本发明的核心思想在于，由至少两个以距泵总成的不同的距离记录的音频信号确定物理参量或数学参量的幅值并且将这些幅值互相比较并且通过该比较识别哪些噪声分量来自该泵总成并且哪些不来自该泵总成，而是来自次声源，以便然后重建信号，在所述信号中去除由该次声源发出的噪声分量。根据本发明的过程方式使用距离规定，也就是说使用这样的认识，即，由泵总成发出的空气声在相对于泵总成具有第一距离的第一地点上具有第一值，所述第一值在相对于泵总成具有第二距离的第二地点上按自然规律必须改变为特定的并且因此待预期的第二值。可以通过将第一和第二音频信号中的参量的幅值互相比较并且更确切地说地关于它们是否处于基于距离规定的预期的比值来进行对距离规定的有效性的检查。

空气声借助于声学传感器来检测。例如可以测量声压作为空气声的声学参量，使得第一和第二音频信号各自形成声压-时间变化曲线。声压是遵循距离规定1/r的标量，其中，r是到泵总成的距离或半径。换言之，声压p与距离r成反比(p～1/r)。由此得出，在具有与参考点的距离r₁的第一地点p(r₁)处的声压p在与参考点的距离加倍到r₂＝2r₁的情况下仅还具有一半的值，即p(r₂)＝0.5·p(r₁)。这可以在根据本发明比较幅值时被考虑，以便确定，空气声中的特定的频率是来自泵总成还是来自次声源。

备选于声压，可以使用声功率或声强度。声功率和声强度是能量参量，这些能量参量分别遵循距离规定1/r²，其中，r再次是到泵总成的距离或半径。换言之，声强度I或声功率P与距离的平方r²成反比(I～1/r²、P～1/r²)。由此得出，在具有与参考点的距离r₁的第一地点处的声强度I或声功率P在与参考点的距离加倍到r₂＝2r₁时仅还具有原始值的25％，即I(r₂)＝0.25·I(r₁)，P(r₂)＝0.25·P(r₁)。

有意义的是，声学传感器已朝着泵总成指向或者将声学传感器朝着泵总成指向。麦克风可以用作传感器，优选是定向麦克风或可定向的麦克风。

合理的是，第一和第二距离明显不同。这意味着，它们不仅以几毫米或者几厘米区分。更确切地说，第一距离应当比第二距离大至少20％，优选至少50％。理想地，第一距离大约是第二距离的两倍那么大。然而，该距离也应鉴于泵总成和次声源之间的距离来选择，并且与该距离相比不是过大的。尤其是第一距离应当小于泵总成和次声源之间的距离。

幅值例如是从第一和第二音频信号求取的谱分量。谱的分量可被理解为这样的谱分量，该谱分量描述相应音频信号中的物理或数学参量的分布函数。因此幅值包含特定谱分量在相应的音频信号中以哪个量存在的信息。

根据一个实施变型方案，为了去除第一和第二音频信号中的至少一个次噪声，分别求取第一和第二音频信号的谱。然后可以将两个谱的彼此对应的谱分量或由此导出的谱的幅值彼此成比例地设置，其中，由两个谱中的一个谱的或由其导出的谱的那些谱分量的幅值形成重建信号，所述谱分量的比值超过确定的极限值。所提到的幅值的商可以用作该比值。

谱例如可以是频率谱并且谱分量可以是频率。

备选地，谱可以是阶次谱，其中谱分量是阶次，更准确地说是转速的倍数。

优选地，这是离散的谱，以便能够实现其数值计算和评估。

有利的是，由第二音频信号的谱或者由其导出的谱的谱分量的幅值形成重建信号，因为该第二音频信号靠近泵总成被记录并且因此有用信号和噪声之间具有更好的比值。

在有利的改进方案中，可以从两个谱的每个谱中首先确定和选择一定数量的主导的谱分量，其中，这些主导的谱分量连同其幅值一起形成相应的导出的谱，并且然后将幅值成比值地设置。换言之，关于主导的谱分量的各个导出的谱相应于第一或第二音频记录的各个谱，然而其余谱分量的幅值被设置为零。主导的谱分量可以被称为谱中的“峰值”。形象地说，通过所提到的方法过程使由各个峰值组成的谱变薄。由此滤除由于音频记录中的噪声决定的谱分量。此外，由此后续的信号处理计算量较少。

在一个变型方案中，主导的谱分量的数量X可能是未知的。例如主导的谱分量的确定可以通过其幅度与极限值的比较来进行，使得所有超过该极限值的那些谱分量是主导的。在这种情况下，在确定开始时，不能说清这些是多少。

然而在其他变型方案中，可以已预设或将预设待选择的主导的谱分量的数量N。在这种情况下，所选择的频率是属于具有最高幅度的N个谱分量的那些频率。与使用极限值相比，该变型方案导致更好地滤除噪声。

预设数量为N的待选择的主导的谱分量可以整体地涉及整个谱，所述整个谱例如在频率谱的情况下可以在0至20kHz之间延伸。因为由有用信号和噪声构成的比值在谱(频带)的不同区域中不同地呈现，所以有利的是，将谱划分为m个区间并且在每个区间I_x中个别确定主导的频率的数量N_I,peak，其中，x＝1至m。在此，数量N_I,peak对于所有区间可以是相同的或不同的，尤其是单独确定的。这具有的优点是，总谱可以被划分为更多或更少的感兴趣的子区域。感兴趣的子区域可以是如下的子区域，在所述子区域中已知地存在如下频率，所述频率通过泵总成上的故障引起或产生。对于这些感兴趣的子区域，与其余子区域的情况相比可以使用更高数量N_I,peak的主导的频率。

例如总谱可以分成2至20个子区域。子区域可以具有相同或不同的谱宽度。在0至20kHz的频率谱的情况下，每个子区域或每个区间在例如10个区间处可以具有2kHz的谱宽度(带宽)。例如对于每个区间，数量N_I,peak可以在50至500之间。因此在500个选择的谱分量的情况下，具有2000个离散的谱分量(例如2kHz区间宽度)的区间已经被稀疏到75％。在100个选择的谱分量的情况下，谱甚至被稀疏95％，这显著降低了用于后续评估的计算功率。

主导的谱分量的确定可以通过使用分类算法来进行。在此，可以根据其幅度来排序谱分量，其中，选择具有最大幅度的N_peak或N_I,peak个谱分量。

优选这样进行主导的谱分量的确定，使得：

a)首先相继地在如下方面检查所有谱分量，哪个谱分量具有最高的幅度，

b)然后相继地在如下方面检查剩余的谱分量，这些谱分量中的哪个谱分量具有最高的幅度，并且

c)将步骤b)重复N_peak-2次，其中，N_peak是主导的谱分量的数量。

该方法可以对总谱作为整体进行或者优选对相应谱的每个区间I_x执行。在后一种情况下，步骤a)至c)与区间I_x内的谱分量相关并且对于每个区间I_x相继地执行。

例如，在每个区间I_x中，根据降低的或上升的幅度对谱的离散谱线进行排序。区间I_x的主导的谱分量是具有N_I,peak的最大幅度的那些线(峰值)。主导的谱分量的线在其位置上保留，而所有其他的谱线被从谱中去除。因此谱被稀疏。所得到的谱形成了导出的谱。

逐步考虑，在关于区间确定主导的谱分量的情况下可以执行以下步骤：

a)对于第一区间I_i：

a1)首先相继地在如下方面检查第一区间I_i的所有谱分量，哪个谱分量具有最高的幅度，

b1)然后相继地在如下方面检查第一区间I₁的剩余的谱分量，这些谱分量中的哪个谱分量具有最高的幅度，并且

c1)将步骤b1)重复N_i-2次，其中，N_i是在第一区间I_i中的主导的谱分量的数量，

b)对于下一区间I_i+1：

a2)首先相继地在如下方面检查下一个区间I_i+1的所有谱分量，哪个谱分量具有最高的幅度，

b2)然后相继地在如下方面检查下一个区间I_i+1的剩余的谱分量，这些谱分量中的哪个谱分量具有最高的幅度，并且

c2)将步骤b2)重复N_i+1-2次，其中，其中，N_i+1是在下一个区间I_i+1中的主导的谱分量的数量，并且

c)将步骤序列b)重复m-2次，其中，m是区间I_x的数量。

由此对于所有区间I_x相继确定主导的谱分量。

如已经提到的，可以对于所有区间相同地或对于所有区间单个地确定主导的谱分量的数量N_i或N_I,peak并且这些数量必要时从区间到区间是不同的。由此可以在第一区间中比在其他区间中确定更多的主导的谱分量。这能够实现考虑泵总成的空气声的特定于频带的特点。因此例如可以在以谱中的谱分量示出在泵总成处的已知确定的机械故障的那些区间中，比在不是这种情况的或主要出现噪声的其他区间中确定更高数量的主导的谱分量。在这样的区间中，主导的谱分量的数量可以相应地选择得更小。

还要再次提到，执行上面提到的步骤a)-c)以确定所有音频信号的谱的主导的谱分量。

优选地，所述幅度比值的形成这样进行，即，对于谱分量，计算所述第二音频信号的谱中的或由此导出的谱中的谱分量的幅值与所述第一音频信号的谱中的或由此导出的谱中的对应谱分量的幅值的比值。所提到的幅值的商这里也可以用作该比值。

因此总是应该在计数器中存在在数值上更高的幅值，即该比值大于1。这些比值也可以称为峰值因子。

准确地说，幅度比值的形成在一个实施变型方案中可以这样进行，即，对于一个谱分量f_k，计算第二音频信号的谱中或由此导出的谱中的该谱分量f_k的幅值与第一音频信号的谱中或由此导出的谱中的相同谱分量f_k的幅值的比值F_k。这然后对于每个或至少对于每个所选择的谱分量f_k执行。

如果由谱分量形成第二音频信号与第一音频信号的幅值的比值，则为了避免被零除，有利的是，仅当两个所提到的幅值都大于零时才应用前述计算规则。当两个幅值中的一个幅值等于零时，该比值可以被设定为等于零。然而，备选地，包括所有比值F_k的数据矢量也可以在计算比值之前利用零来初始化。

如果仅使用N_peak个主导的谱分量，则不一定需要零询问，因为这些谱分量的幅度始终大于零。然而，如果对于所有N_total个谱分量f_k相继地执行比值形成，其中，k是从0到N_total-1的工作索引，则本方法的数值处理更简单。

视具体情况而定，在不同时间点进行的声学测量不总是导致完全相同的谱，即使该源不变地发出一个相同的或多个相同的噪声。由此得出，在第二测量或第二音频信号中的主导的谱分量不一定处于与在第一测量或第一音频信号中相同的谱地点、更准确地说在离散谱的相同索引k处。因此在第一和第二音频记录之间可能存在谱偏置。谱距离、即在音频信号的谱中选择谱分量的分辨率越细，则这种谱偏置越可能。因此在低分辨率的情况下，以高概率不存在谱偏置，并且可以将第一和第二音频信号的谱中的相同谱分量f_k的幅值彼此成比值地设置。而在较高的分辨率的情况下，偏置是可能的并且是可考虑的。

因此根据优选的实施变型方案可以规定，在形成所述幅度比值时，通过以下方式执行偏置校正：

a.如果两个所提到的幅值都大于零，则对于所述谱分量f_k，计算所述第二音频信号的谱中的或由此导出的谱中的所述谱分量f_k的幅值与所述第一音频信号的谱中的或由此导出的谱中的相同谱分量f_k的幅值的比值F_k，或者

b.如果两个所提到的幅值都大于零，则对于所述谱分量f_k，计算所述第二音频信号的谱中的或由此导出的谱中的所述谱分量f_k的幅值与所述第一音频信号的谱中的或由此导出的谱中的前一个谱分量f_k-1的幅值的比值F_k，或者

c.如果两个所提到的幅值都大于零，则对于所述谱分量f_k，计算所述第二音频信号的谱中的或由此导出的谱中的所述谱分量f_k的幅值与所述第一音频信号的谱中的或由此导出的谱中的下一个谱分量f_k+1的幅值的比值F_k。

所提到的幅值的商这里也可以用作该比值。

在上述情况下，第二音频信号、即“近谱”被用作参考，因为其幅值在分子中。当然备选地也可以使用第一音频记录作为参考。

在情况a中在近谱和远谱中的峰值之间不存在谱偏置。在情况b中，在谱分量f_k中向上存在远谱的谱偏置，也就是说，远谱中的与近谱中的谱分量f_k相对应的谱分量在所观察的谱的谱分辨率f＝f_k+1-f_k的水平上向下一个更高的索引值k+1移动，使得为了正确地形成幅度比值，远谱中的谱分量的索引需要被减少1。换言之，第二音频信号(近谱)的谱分量f_k处的峰值与第一音频信号(远谱)的谱分量f_k-1处的峰值相对应。在情况c中，在谱分量f_k中向下存在远谱的谱偏置，也就是说，远谱的与近谱的谱分量f_k相对应的谱分量在所观察的谱的谱分辨率f＝f_k+1-f_k的水平上向下一个较低的索引值k-1移动，从而为了正确地形成幅度比值，远谱中的谱分量的索引需要提高1。换言之，第二音频信号(近谱)的谱分量f_k处的峰值与第一音频信号(远谱)的谱分量f_k+1处的峰值相对应。

如果所提到的三种情况a、b或者c中没有一种情况对于谱分量f_k被满足，也就是说，分别两个待成比值地设置的幅值中的一个幅值为零，可以将比值F_k设置为值零。对此备选地，包括所有谱分量f_k的比值F_k的数据矢量可以在比值形成之前利用零来初始化。因此，如果所提到的三种情况a、b或者c中没有一种情况对于谱分量f_k被满足，则比值F_k就已经为零。而如果所提到的三种情况a、b或者c中的一种情况对于谱分量f_k被满足，则通过比值F_k的计算值代替比值F_k的利用零预先初始化的值。

通过事先选择主导的谱分量避免多个情况a、b、c的同时出现，因为在此大多数谱分量的幅度被设置为零。然而也可以建立一个或多个规则来处理多个情况的同时出现。例如在出现多个情况a、b、c时，可以使用这些情况中的最大比值F_k。

优选地，在形成比值之后，必要时在偏置校正之后，检查为此求取的幅度比值在哪个谱分量上超过极限值。优选地，该检查对于所有谱分量、至少对于所选择的谱分量相继地进行。满足该条件(即为此求取的幅度比值高于极限值)的那些谱分量连同来自第二音频信号的谱的被配设给这些谱分量的幅值一起然后形成重建的谱形式的重建信号。

理想地，在考虑两个距离彼此间的比值的情况下确定极限值。因此在极限值中可以考虑上述的距离规定，该距离规定根据所检测的声学参量而适用。如果检测到声压作为声学参量，则可以这样确定极限值，使得该极限值反映第一距离与第二距离的比例关系。如果检测到声功率或声能作为声学参量，则可以这样确定极限值，使得其反映第一距离与第二距离的平方比值。

如果为了执行根据本发明的方法而预设第一和第二距离或者预设第一和第二距离之间的比值，则同样已知并确定极限值，并且可以作为常数存储在软件应用中。

如已经说明的，例如可以规定，所述第二距离是所述第一距离的一半，其中，这些距离应作为预设值被遵守。该极限值在这种情况下在使用声压时可以具有值2或者在使用声功率或声能时可以具有值4。

相反，如果允许以自选择的距离记录第一和/或第二音频信号，或者如果应检验在第一和/或第二记录期间是否实际上也存在预设的距离，则要测量第一和第二距离。在这种情况下，可以从所求取的测量值中计算极限值F_Schwelle，例如在声压的情况下从第一距离与第二距离的比值中计算该极限值：F_Schwelle＝D_fern/D_nah。因此在这种情况下该极限值是可变的并且始终从所求取的距离D_fern、D_nah中重新求取。在声强度或声能的情况下，可以根据以下方程从第一到第二距离计算比值：F_Schwelle＝(D_fern/D_nah)²。

优选地，可以利用在0.6和1之间的因子、优选在0.8和1之间的因子加权该极限值。这考虑了测量不精确性并且防止属于泵总成的谱分量由于该测量不精确性而保持不被考虑。

为了改善所述方法的精确性，有利的是，第一几何地点、第二几何地点和泵总成处于直的测量线上。此外，有意义的是，测量线与泵总成和次声源之间的连接线垂直，因为测量线在这种情况下几乎与次声源的声场相切。然而最佳的是，第一几何地点和第二几何地点处于围绕次声源的圆形轨迹上。

要注意的是，在本说明书的范围内提出的方法具有限制。因此为了尽可能最好地去除在所记录的音频信号中的次噪声并且为了可靠且正确地确定泵总成的状态，前提是，泵总成和(一个或多个)次声源与测量距离D_fern、D_nah相比彼此间具有足够大的距离。如果不是这种情况，则该去除的结果以及随后状态识别的结果变差。

此外，泵总成的运行状态在记录第一和第二音频信号时应是相同的并且在记录期间也不改变，以便该方法实现高质量。

如已经提到的那样，根据本发明的方法的另外的改进在于，进行至少一个另外的测量，即，检测第三音频信号，并且更确切地说在相对于泵总成的第三距离中进行该测量，该第三距离大于第二距离，但是优选小于第一距离。第三距离因此在第一距离和第二距离之间。上文关于第一和第二音频信号所描述的所有方法步骤可以相应地应用于第三和第二音频信号。因此它们的幅值也可以成比值地设置，使得在此也可以针对每个谱分量f_k计算第三音频信号与第二音频信号的幅度比值。该相应的幅度比值可以用于，检验由第二音频信号与第一音频信号的谱比较产生的假设，即，确定的谱分量f_k实际上属于要检查的泵总成1。如果从第一和第二音频信号中对于确定的谱分量f_k计算的幅度比值F_k超出极限值F_Schwelle，从而该谱分量是来自泵总成的谱分量的潜在候选者，则可以从第三和第二音频信号中对于谱分量f_k计算另外的幅度比值，其随后同样与极限值比较以验证该假设。该极限值然后通过第三距离与第二距离的比值形成，必要时同样以在0.6和1之间的因子加权。只有当也满足该条件时，才可以认为，谱分量f_k是来自泵总成的谱分量。

以相同的方式可以利用可选地可能的另外的测量位置来进行该方法。

根据本发明的特别有利的改进方案，所述距离分别通过光学测量来求取，方式为：借助于光学传感器分别从第一和第二几何地点出发检测泵总成。光学传感器例如可以是激光距离测量器件，其借助于激光束和传播时间测量求取在检查设备和泵总成之间的距离。

备选地，光学传感器可以是照相机，利用该照相机可视地检测泵总成的至少一个图像，其中，优选实时地评估该图像。在说明书开头部分中所提到的借助声学信号的关于信号质量和幅度的实时评价来费事地发现手持设备或麦克风的测量位置的缺点，通过所提出的光学距离测量来克服。它是一个客观指标，用于使用音频记录的正确距离。因此用户能够将检查设备置于与泵总成的预设距离中并且因此分别以正确的距离记录音频信号。

此外，用户不必执行多次记录，以便探测泵总成中的故障。此外，对于正确的距离设定不需要附加的测量工具，如折尺或尺带。此外，可以用手进行测量，检查设备被保持在该手中。然而，检查设备也可以安装在支架上。以这种方式提供简单且用户友好的用于尤其是在泵总成的声学测量期间进行距离测量的方法。

根据现有技术可以以已知的方式进行可视测量。用于确定照相机与由该照相机检测的对象的空间距离的方法本身是已知的。这里，参考相关文献，例如参考EP2669707A1、WO2015/144775A1、US2011/0025845A1、US2021/0254962A1、US2019/0340799A1、EP3262499B1或者US10489033B2。

根据一个实施变型方案，光学测量、尤其是可视测量与相应音频信号的记录同时进行。因此检查设备已知在记录各个音频信号的时间点中该检查设备分别具有的距离。

例如距离测量可以在记录之前、之后或在记录期间进行。此外可能的是，在各记录期间多次地、尤其连续地执行距离测量。

有利的是，该距离被确定两次，例如在开始时或记录之前的第一次，以及在结束时或记录之后的另一次。这具有的优点是，根据检测的第二距离可以检查，在记录期间该距离相对于检测的第一距离是否没有明显改变。对于另外的方法，可以使用第一检测距离。

记录的持续时间例如可以在5秒至20秒之间，优选为10秒。

理想地，例如以所谓的元数据的形式，分别求取的距离被配设给相应的音频信号、尤其相应的音频记录地存储。

如果求取了距离，则可以将该距离显示在检查设备的显示器上，尤其是在进行相应的记录期间。

根据一个有利的改进方案，可以使用中断标准，根据该中断标准，如果在记录期间该距离的变化超过3％，优选地超过5％，则记录中断。在这种情况下，可以通过在检查设备上的相应提示来请求用户将手安静保持。

在可视距离测量期间，所记录的图像可以显示在检查设备的显示器上。在此也可以将参考点记入图像中并且显示，例如通过颜色标记的圆，这些圆重叠泵总成。这可以被称为“增强现实测量”(AR测量)。此外，从所记录的图像中求取的距离可以例如以数值说明的形式显示在检查设备的显示器上。

优选地，根据两个所求取的距离的比值来计算极限值。这具有的优点是，可以省去检查设备在与泵总成的确定的预设的距离中的费时的定位。因此第一和第二音频信号可以分别从基本任意距离被记录。然而当然距离还可以被推荐为指导值，诸如25cm和50cm、30cm和60cm、40cm和80cm等。

移动式的检查设备可以是一件式、两件式或多件式。优选地，软件应用被加载到检查设备上、尤其加载到具有至少一个处理器和至少一个数据存储器(RAM，EEPROM)的中央组件上或被安装用于其实施。在一个实施变型方案中，声学传感器和/或光学传感器可以形成检查设备的集成的组成部分。理想的是，检查设备是智能手机、平板电脑或笔记本电脑，因为这些设备通常配备有集成的照相机和麦克风。

然而，光学传感器和/或声学传感器也能够是与中央组件分开的部件，更准确地说是具有自身的壳体，所述壳体与中央组件以数据技术的方式连接，例如经由缆线或经由无线电。在这种情况下，智能手机、平板电脑或笔记本电脑形成中央组件。这具有的优点是，可以使用比集成在中央组件中的麦克风更好的例如具有特殊的方向特征的麦克风，和/或可以使用比集成在中央部件中的照相机更好的例如具有更高分辨率的照相机，或者可以使用用于距离测量的其他光学传感器。如果光学和/或声学传感器分别是连接到中央组件上的设备，则这些设备共同构成检查设备，该检查设备在该实施变型方案中是三件式的。

在一个优选的实施变型方案中，检查设备由智能手机和带有保持智能手机的保持件的壳体组成，其中，在所述壳体中集成有至少一个用于记录所述音频记录的声学传感器，所述声学传感器能够通过集成在保持件中的接口与智能手机以数据技术的方式连接。接口可以是机械的电的接口，该接口在智能手机装入保持件中时被接触，从而在该装入时同时实现在智能手机与声学传感器之间建立电连接。为了记录图像可以使用集成到智能手机中的照相机。

然而，以相同的方式，该保持件除了声学传感器外可以具有光学传感器、尤其是照相机，以便记录泵总成的图像。

保持件可以具有手柄，利用该手柄可以将保持件如此地保持在手中，使得进行握持的人员可以看到智能手机的显示器。

下面借助说明这些示例的实施例和附图更详细阐述本发明的另外的特征、优点和特性。在附图中，相同的附图标记或符号表示相同的或至少效果相同的部件、物体或方法步骤。

虽然本发明的前述和下述特征可以结合具体的实施变型方案公开，但是应当阐明，该特征也可以存在于其他实施变型方案中，只要不排除其转用到这个其他的实施例上即可。

应当注意的是，在本说明书的上下文中，术语“具有”、“包括”或“包含”不以任何方式排除其他特征的存在。此外，不定冠词在一个对象中的使用不排除其复数。

附图说明

在附图中：

图1示出根据现有技术的泵总成，

图2示出从前面观察的根据本发明的检查设备的透视图，

图3示出从后面观察的根据本发明的检查设备的透视图，

图4示出具有两个声源和两个测量位置的理想的试验布置结构，

图5示出第一和第二音频记录的组合谱，

图6至图12示出方法的流程图，

图13示出将泵总成的重建谱与原始谱进行比较。

具体实施方式

图1示出根据现有技术的示例性的泵总成1，所述泵总成包括泵单元2、驱动所述泵单元的电动马达3和用于控制和/或调节电动马达的泵电子装置4。泵单元2是所谓的内联结构方式的多级的、正常抽吸的、竖直的高压离心泵，也就是说，泵壳体9的抽吸接管5和压力接管6处于一条线中。电动马达3是没有滑动环密封件的湿转子马达。电动马达3和泵单元2具有连续的轴，在该轴上不可相对转动地安装多个工作轮。泵总成1与泵壳体9处于用于基础紧固的泵底板7上。

在泵壳体9的套管8内轴向地布置有叠置的梯级壳体，工作轮之中的相应一个工作轮处于该梯级壳体内，以便将输送液体相应地输送到下一个梯级壳体，其中，最后的、处于轴向方向上方的工作轮将输送液体输送到处于梯级壳体和套管8之间的环形腔中，输送液体在该处通过压力接管6离开泵壳体9。套管8确保运行可靠的密封。

泵电子装置4包括变频器，以便在最小转速和最大转速之间无级地设定电动马达3的转速。泵总成1用于输送冷水和热水和不具有研磨性的或纤维质物料的其他液体。主要应用领域是供水设备和压力提高设备、工业循环系统、加工技术、冷却水回路、消防系统以及清洗和喷洒设备。

图2和图3从前面和后面示出根据本发明的移动式的检查设备10，其中，“前”表示用户在音频记录期间所看向的检查设备10的那一侧，并且“后”表示检查设备10的在音频记录期间按规定面向泵总成1的那一侧。检查设备10是多件式的。检查设备包括壳体11(检查电子装置布置在所述壳体中)、与壳体11连接的用于保持检查设备10的手柄13、用于智能手机15的保持件14和布置在保持件中的智能手机15。壳体11通过燕尾形连接形锁合地与手柄13连接。

检查电子装置包括麦克风形态的声学传感器12，该声学传感器定位在壳体11的背离用户的背侧上的开口前面，以便记录对象的沿着声学路径12a到达检查设备10的空气声。麦克风可以是定向麦克风。为了进行预处理(例如放大、滤波)和为了进行数字化，检查电子装置具有信号处理部，该信号处理部具有至少一个处理器(例如数字信号处理器(DSP)和至少一个存储器。此外，与智能手机15的通信接口是检查电子装置的一部分，该通信接口包括由至少部分地集成到保持件14中的电机械部件和软件，以便基于协议地通过通信接口将数据发送到智能手机15和从智能手机接收数据，该电机械部件在智能手机15插入到保持件14中时由对应的配合接口接触。

此外，检查电子装置包括USB接口形态的第一接口18a和Cinch插座形态的第二接口18b作为数据接口，所述USB接口用作电压供应部，所述Cinch插座用于连接另外的传感器，例如振动传感器。电压供应与数据传输的分离具有的优点是，降低干扰信号的风险。然而，在其他实施变型方案中，电压供应和数据传输也可以通过唯一的共同的接口、例如USB接口来进行。

智能手机15以已知的方式具有显示器16，该显示器呈触敏显示器的形式立刻形成智能手机15的操作元件。在智能手机15的存储器中装载有软件应用，通常简称为“App”，其被设置用于通过对由泵总成1发出的空气声进行声学分析来实施用于尤其在故障状态方面检查泵总成1的至少一个部件2、3、4的方法。就此而言，软件应用形成用于分析声学信号的软件。软件应用包括相应的程序技术指令，当这些指令由检查设备10、更准确地说由智能手机15的处理器实施时，使得检查设备10实施该方法。智能手机15在此控制检查电子装置，或声学传感器。

智能手机15还具有照相机17，该照相机在智能手机15的被保持在保持件14中的状态中处于后面，即，处于智能手机15的背向用户的背侧上，使得照相机可以沿着基本平行于声学路径12a的光学路径17a拍摄图像。

下面阐述用于通过对由泵总成1发出的空气声进行声学分析来检查泵总成状态的方法。图6至图12示出具有各个方法步骤的流程图。

根据本发明的检查方法的基本构思在于，通过在空间内的测量位置变化的情况下重复的声学测量，基于其谱区分多个同时存在的声源S_haupt、S_neben(参见图4)，其中，在本示例中，使用频率谱并且谱分量因此是频率。通过测量位置的变化和随后的算法数据分析，将所测量的声学信号转换成组合谱30、40(参见图5)，将主声源S_haupt与一个或多个次声源S_neben在谱方面分离并且输出主声源S_haupt的分离的或重建的谱以用于任意另外的处理。

在本示例中，组合谱是这样的频率谱，该频率谱不仅包括主声源S_haupt的频率分量而且包括次声源S_neben的频率分量。

图4示出理想的检查布置结构，该检查布置结构阐明本发明的基本构思，以便在检查在此构成主声源S_haupt的泵总成1时减弱次声源S_neben的次噪声。次声源S_neben例如可以是另外的泵总成1a，其在结构上被架设在待检查的泵总成1旁边并且被运行。

尽管在本示例中为了更好的理解仅使用两个声源S_haupt、S_neben并且仅使用两个测量位置P_fern、P_nah来执行该方法，但是该方法也可以在多个次声源的情况下应用并且必要时包括在不同地点处的多于两个的测量。然而，在最简单的情况下，如图4所示，试验布置结构包括两个声源、即主声源S_haupt和次声源S_neben以及两个测量位置、即与主声源S_haupt具有较大距离D_fern的第一测量位置P_fern和与主声源S_haupt具有较小距离D_nah的第二测量位置P_nah。

最佳的是，两个测量位置P_fern、P_nah处于测量曲线上，该测量曲线相应于围绕次声源S_neben的圆形轨迹。然而，这在实践中并不总是可实施的。

主声源S_haupt和两个测量位置D_fern、D_nah因此处于测量线20上以及处于水平测量平面中。此外，该线20在此正交于两个声源S_haupt，S_neben之间的连接线21延伸，尽管实际上该线可以与连接线21成其它的角度α。测量线20和连接线21之间的正交性以及两个测量位置P_fern、P_nah的使用以尽可能小的距主声源S_haupt的距离(与主声源S_haupt和次声源S_neben之间的距离相比)——该距离优选小于主声源S_haupt和次声源S_neben之间的距离——在此确保，尽可能切向于次声源S_neben的声场地运动。次声源S_neben可以处于水平的测量平面之外。

所述检查方法包括，在所述泵总成1的运行中在第一几何地点P_fern上以距所述泵总成1的第一距离D_fern在第一音频记录中记录至少一个第一音频信号，并且在所述泵总成1的运行中在第二几何地点P_nah上以距所述泵总成1的小于所述第一距离D_fern的第二距离D_nah在第二音频记录中记录第二音频信号。因此第一音频记录包含远程测量的音频数据，第二音频记录包含近程测量的音频数据。两个地点P_fern、P_nah连同待声学测量的泵总成1处于测量线20上。记录分别利用声学传感器12来进行，由智能手机15上的软件应用来控制。

传感器12检测由泵总成1发出的空气声的声压p，然而该声压在所观察的示例中由相邻声源的空气声叠加并且因此被一起检测。传感器12提供表示声压-时间变化曲线的模拟电信号。该传感器信号由检查电子装置数字化，必要时事先或者随后放大和/或滤波、中间存储并且作为软件应用的音频记录接着被提供，该软件应用相应地读入该音频记录，以便处理该音频记录。这不仅对于第一音频记录而且对于第二音频记录进行。因此音频记录包含数字化的声压-时间变化曲线。

通过分析泵总成1的被清除了次声源1a的次噪声的频率谱50来确定泵总成1的状态，所述频率谱通过比较从第一和第二音频记录中求取的频率的幅值来重建。这将在下面阐释。

图6示出粗略的方法流程，从已经描述的在步骤S1中在测量位置P_fern、P_nah处记录泵总成1的第一和第二音频信号连同(一个或多个)次声源1a S_neben的次噪声开始。这是随后观察的起始点。紧接着是以下三个步骤，这三个步骤构成用于基于谱地区分多个声源S_haupt、S_neben的方法的核心：

-在步骤S2中：对于所有测量位置计算和分析组合谱。

这里，进行对每个音频信号的频率谱30、40的计算以及后处理。

-在步骤S3中：计算谱的幅度比值。

这里，通过形成用于第一和第二音频信号的谱30、40中的对应频率的幅度比值来进行频域中的音频信号的评估，

-在步骤S4中：重建主声源S_haupf的谱。

在此，进行泵总成1的被清除了次噪声的谱50的重建。

然后，在这三个核心步骤S2、S3、S4之后在步骤S5中评估泵总成1的被清除的谱50，该评估包含泵总成1的状态的实际确定，例如转速的确定和/或故障状态的一般识别以及必要时具体故障的识别。应当注意，该评估不是本发明的一部分。与此相关地，参考相关的专业文献。

图7示出步骤S1的单个步骤。用户首先将检查设备10运动到第一测量位置P_fern。

在此，首先在步骤S1.1中进行与泵总成1的距离D_fern的可视确定。为此，在智能手机15中使用照相机17并且由软件应用来操控该照相机。照相机17检测泵总成1并且拍摄至少一个图像、必要时拍摄视频，所述图像实时被评估。这通过以下方式进行，即在图像中识别泵总成1的表面上的显著的参考点19，由所述参考点形成参考平面并且沿着与所述参考平面正交的测量线求取照相机和参考平面之间的距离D_fern。所求取的距离D_fern被存储成配设给第一音频信号。

在距离确定(测量)时，用户需要将检查设备10保持得尽可能安静，从而所述距离在测量期间保持恒定。可以规定，在显示器16上呈现关于位置保持的品质的信息，例如图形信息。因此例如围绕泵总成1的绿色的圆可以显示该距离被保持。与此相对地，围绕泵总成的红色的圆在显示器16上显示，在距离确定期间存在位置的过大改变。然后需要重复测量。因此在测量期间可以在显示器16、尤其智能手机显示器上光学地检查测量位置的保持。

在可视地确定距离D_fern之后，在步骤S1.2中在第一测量位置P_fern处在第一音频记录中记录第一音频信号。如上面已经阐述的那样，这包括借助声学传感器12检测泵总成1的空气声连同(一个或多个)次声源1a的干扰噪声，必要时也包括预处理、如放大和/或滤波，以及将传感器信号数字化和存储为声压-时间变化曲线，以便将该传感器信号作为第一音频记录提供给智能手机15上的软件应用。

虽然在图7中的步骤S1.1中的可视的距离确定在时间上在步骤S1.2中的记录之前，当然也可以在步骤S1.2中的记录期间或之后进行可视的距离确定。在此甚至优选的是，在记录的整个持续时间期间进行、尤其重复进行距离确定，由此可以在显示器16上显示当前确定的距离。因为距离确定需要比记录更少的时间。

用户现在将检查设备10运动到第二测量位置P_nah。接着在步骤S1.3中进行与泵总成1的距离D_nah的可视确定。这类似于步骤S1.1进行。为此，在智能手机15中使用照相机17并且由软件应用来操控所述照相机并且与步骤S1.1类似地求取照相机17和参考平面19之间的距离D_nah。所求取的距离D_nah被配设给第二音频记录地存储。

接着，在步骤S1.4中，在第二测量位置P_fern处在第二音频记录中记录第二音频信号。这类似于步骤S1.2进行。这也包括借助声学传感器12检测泵总成1的空气声连同(一个或多个)次声源的干扰噪声，必要时包括预处理、如放大和/或滤波，以及将传感器信号数字化和存储为声压-时间变化曲线，以便将该传感器信号作为第二音频记录提供给智能手机15上的软件应用。

在此也要注意，虽然在图7中的步骤S1.3中的可视的距离确定在时间上在步骤S1.3中的记录之前，当然也可以在步骤S1.4中的记录期间或之后进行可视的距离确定。在此也优选的是，在记录的整个持续时间期间进行、尤其重复进行距离确定，由此可以在显示器16上显示当前确定的距离。

最后要指出的是，在这里所示的示例中虽然在远离泵总成1的测量位置(P_fern)上记录第一音频信号(远程记录)之后进行在靠近泵总成1的测量位置(P_nah)上的第二音频信号的记录(近程记录)，但是该顺序当然也可以相反。在此，可视的距离测量是非常有利的，因为软件应用由此直接知道该距离，第一和第二音频信号以该距离分别被记录，从而不必强制地以软件应用所期望的预设距离进行该记录。因此步骤S1.1至S1.4可以以任意顺序实施，例如：

S1.1.→S1.2→S1.3→S1.4

S1.2.→S1.1→S1.3→S1.4

S1.1.→S1.2→S1.4→S1.3

S1.2.→S1.1→S1.4→S1.3

S1.3.→S1.4→S1.1→S1.2

S1.4.→S1.3→S1.1→S1.2

S1.3.→S1.4→S1.2→S1.1

S1.4.→S1.3→S1.2→S1.1

此外，步骤S1.1和S1.2和/或S1.3和S1.4如已经提到的那样在一个实施变型方案中同时实施。在此仅需考虑的是，音频记录和距离测量始终形成彼此配设的数据对并且因此需要在时间上关联地进行。

第一和第二音频信号在相应一个音频记录中的所提到的存储可以以常规音频数据格式进行，例如以WAV文件(波形格式)的形式，优选地以其中包含相应的声压-时间变化曲线作为未压缩原始数据的格式。

软件应用促使记录第一和第二音频信号，即，数字声压-时间变化曲线。就此而言，用于软件应用的检查电子装置被视为所连接的外围设备，该外围设备为其提供对于分析所需的数据。作为图6和图7中未呈现的中间步骤，因此在记录第一和第二音频信号之后将其从检查电子装置传输到智能手机15中，在智能手机中软件应用预处理和/或评估音频记录。从软件应用的角度来看，这是声压-时间变化曲线或传感器信号的读入。

应当注意，音频信号的预处理和/或评估可以备选于智能手机15而在服务器上进行，智能手机15将所记录的音频信号、优选地连同所求取的距离D_nah、D_fern传输至所述服务器。因此软件应用的至少一部分可以在服务器(云)上运行。

在该传输或读入之后，在步骤S2中借助FFT分析(快速傅里叶变换)和其后处理来计算音频信号的声压频率谱。图8中以两个并行路径S2a、S2b的形式示出单个步骤，其包括内容相同的步骤，但是一方面应用于第一音频信号并且另一方面应用于第二音频信号。并行路径S2a、S2b可以在时间上相继地或者交替地逐步实施。

在第一路径S2a中首先在步骤S2.1a中进行第一音频信号的声压频率谱30的计算并且接着在第二路径S2b中或者紧接着在第一路径S2a之后在步骤S2.1b中进行第二音频信号的声压频率谱40的计算。这两个频率谱30、40在图5中呈现，更准确地说在相同的图表中彼此对比，其中，第二音频信号的谱40的幅值设有负号。可以看出，第一音频信号的谱30中的频率的幅值在数值上低于第二音频信号的谱40中的频率的幅值，因为第二音频信号(图5中的下方)比第一音频信号更靠近泵总成1记录，并且第二测量地点处的空气声相应地比在第一测量地点处更强，或者泵总成附近的噪声比更远离该泵总成更大。

现在，随后的后处理包括信号中的噪声的去除并且同时包括频率谱的稀疏，使得后续的信号处理被简化并且需要较少的计算功率。这种后处理包括在声压频率谱内选择主导的频率。主导的频率是那些具有相对较高的幅值的频率。换言之，在谱中识别出最相关的“峰值”并且用于进一步分析。在这里所呈现的实施变型方案中，选择是与区间相关的，也就是说分别对于一定数量的频率区间(频带)的一个区间进行，频率谱被划分到所述频率区间中。后处理/频率选择在步骤S2.2a-S2.4a或S2.2b-S2.4b中进行。

在第一路径S2a中的第一步骤S2.2a中，第一频率谱30、也就是第一音频记录的谱30划分到m个区间中。为此，频率谱30沿着频率轴被视为总区间I_total，其从最小频率f_min到最大频率f_max，I_total＝[f_min，f_max]。备选地，总区间I_total可以从总频率谱30中裁切出来，使得最小频率f_min和最大频率f_max被确定成与频率谱30中的实际频率范围不同。例如最小频率可以是f_min＝20Hz并且最大频率可以是f_max＝20kHz。有意义的是，所有区间具有相同的谱宽度，以便简化信号处理。然而它们也可以具有不同的谱宽度。

以相同的方式在第二路径S2b中的第一步骤S2.2b中进行方法，其中，将第二频率谱40、也就是第二音频记录的谱40划分成m个区间。

在第一步骤S2.2a之后，在第二步骤S2.3a中进行频率选择，这在更准确的观察下首先是识别。为此，对于每个区间I_x(其中x为1至m)，识别在区间I_x中的具有最大幅值的那些频率f_k的数量N_I,peak。对于所有区间I_x，数量N_I,peak可以相同但或不同地确定。后者提供了不同地处理区间的可能性。因此，例如可以在噪声更强地出现的地方选择更少的频率f_k，并且在更期望有用信号的地方选择更多的频率f_k。例如可以对每个区间选择在50至500个之间、优选100个主导的频率f_k。这可以这样进行，即区间I_x的所有频率f_k(分别通过索引值k来标识)根据其幅度的数值(升高的或降低的)来排序，并且在降低的排序顺序的情况下选择首先的N_I,peak个频率，在升高的排序顺序的情况下选择最后的N_I,peak个频率f_k。对于每个区间I_x都执行该过程，也就是说迭代地从x＝1到m重复。

以相同的方式，在第二路径S2b中的第二步骤S2.3b中进行方法，其中，对于每个区间I_x(其中x为1至m)，识别在区间I_x中的具有最大幅值的那些频率f_k的数量N_I,peak。

在识别主导的频率f_k之后，在第一路径S2a中的第三步骤S2.4a中通过将所有其他、即非主导的频率f_k的幅度设置为零来进行主导的频率的选择，使得在一定程度上仅主导的频率f_k还形成第一音频信号的谱，该谱由于该变化可被视为第一音频信号的导出的(修改的)频率谱。由此自动地选择主导的频率f_k。对此备选地，可以将所识别的主导的频率写入到新的数据矢量中，该新的数据矢量几乎描述空的谱。

以相同的方式，在第二路径S2b中的第三步骤S2.4b中进行方法，其中，所有其他的、即未识别的频率f_k的幅度被设置为零，使得几乎仅主导的频率f_k还形成第二音频信号的谱，该谱由于该改变而可被视为第二音频信号的导出的(修改的)频率谱。

通过所描述的以频率选择形式的后处理，去除声压频率谱中的噪声并且此外显著地减少数据量，从而所导出的(修改的)频率谱的进一步处理需要更少的计算功率。例如如果1Hz至20000Hz的频域按照2000频率被分成10个相等的区间，则选择100个主导的频率意味着频率谱以95％稀疏，因为1900个频率的幅度被设置为零。

步骤S3的一个实现方式在图9中呈现。在此规定，对于每个频率f_k，形成在第二音频信号的导出频率谱(近谱)中的频率f_k的幅度A_k,nah与在第一音频信号的导出频率谱(远谱)中的对应频率f_k的幅度A_k,fern的比值F_k。比值F_k可以被称为峰值因子并且根据如下方式计算：

F_k＝A_k,nah/A_k,fern

对于所有N_total个频率f_k迭代地相继进行计算，其中，k是谱的离散频率轴的工作索引并且取值从k＝0到N_total。

为了避免除以零，可以在计算每个比值F_k之前进行查询第一音频信号的导出频率谱(远谱)中的频率f_k的幅度A_k,fern是否大于零的条件。如果不是这种情况，幅度比值F_k设置为零，否则如上所述进行计算。备选地，可以在条件中进行查询，是否在第一音频信号的导出频率谱(远谱)中的频率f_k的幅度A_k,fern和在第二音频信号的导出频率谱(近谱)中的频率f_k的幅度A_k,nah大于零。如果是这种情况，则根据F_k＝A_k,nah/A_k,fern计算幅度比值F_k，否则将该幅度比值设置为零。

在计算幅度比值F_k时，可以考虑可能的偏置误差，其特征在于，第一和第二音频信号的谱30、40中的对应频率不具有相同的索引值k。因此在导出频率谱中的彼此对应的频率也不处于相同的位置k。图10示出用于在步骤S3中实现的偏置校正的方法流程，该偏置校正可以备选于图9中的步骤S3来实施。

偏置校正建立在最后提到的条件上并且扩展该条件。因此对于频率f_k，只有当两个所提到的幅值A_k,nah、A_k,fern大于零(第一条件)时，才计算在第二音频信号的导出频率谱中的频率f_k的幅值A_k,nah与在第一音频信号的导出频率谱中的相同频率f_k或者说具有相同索引k的频率的幅值A_k,fern的比值F_k。于是如上所述，适用F_k＝A_k,nah/A_k,fern，其中，这种情况涉及精确的谱一致性。

如果不满足该第一条件，也就是远谱的幅值A_k,fern为零，则在第一音频记录的导出频率谱中、也就是在远谱中相继检查频率f_k的两个直接相邻频率f_k-1和f_k+1。

因此对于频率f_k，当这两个所提到的幅值A_k,nah，A_k-1,fern大于零(第二条件)时，计算在第二音频记录的导出频率谱中的频率f_k的幅值A_k，nah与在第一音频记录的导出频率谱中的在f_k前面的频率f_k-1的幅值A_k-1，fern的比值F_k。于是存在向上的远谱的谱偏置Δf并且因此适用F_k＝A_k，nah/A_k-1，fern。然而，这种计算仅针对k＞0进行，以便可以计算A_k-1，fern。

如果不满足所述第二条件，则检查第二音频记录的导出频率谱中的频率f_k的幅值A_k，nah和第一音频记录的导出频率谱中的在f_t下一个的频率f_k+1的幅值A_k+1，fern是否两个都大于零(第三条件)。在这种情况下，对于频率f_k，由F_k＝A_k，nah/A_k+1，fern计算比值。然而，这种计算仅针对k＜N_total进行，以便可以计算A_k+1，fern。

如果也不满足该第三条件，则针对频率f_k将比值F_k设置为值零，因为在这种情况下要么在第二音频信号的导出频率谱中的频率f_k的幅值A_k，nah等于零，要么在第二音频信号的导出频率谱中的所有三个频率f_k，f_k-1、f_k+1的幅度都等于零。

总体上，在排除对于k＝0和k＝N_total的边缘频率f_k的情况下的偏置校正在数学上如下地表示，其中，对于在离散频率f_k处的幅值A_k首先适用以下：

其中，f_k＝f_min+k·Δf并且k＝0，...，N_total

其中，f_k＝f_min+k·Δf并且k＝0，...，N_total

其中，Δf是频率轴的分辨率。

a)准确的谱一致性：

b)远谱的稍微向上的谱偏置Δf

c)远谱的稍微向下的谱偏置Δf

如果不出现这三种所提到的情况中的任一种情况，则将幅度比值F_k设置为等于零。

由于进行的对第一和第二音频信号的频率谱中的主导的频率的选择而不可能同时出现所提到的情况中的多个情况a)、b)和c)。但是也可以在同时出现多个情况时定义针对情况偏好的规则。在图11中例如使用这样的规则，该图在流程图中示出步骤S3的备选实现方式的单个步骤。

与根据图10的步骤S3的实现方式相比，这里所提到的三个条件不是备选地如图10中那样检查，而是累积地检查，方式为：不仅在条件“是”的情况下而且在条件“否”的情况下检查下一个条件，其中，所述顺序在此原则上是无关紧要的。

为了能够检查是否同时满足两个或者甚至全部三个情况a)、b)和c)，在此不是仅计算唯一的幅度比值F_k，而是对于每个情况a)、b)和c)计算自己的比值F_k1、F_k2、F_k3。通过检查这些比值F_k1、F_k2、F_k3中的哪个比值大于零，可以确定哪些情况累积地存在。因此可以于是应用一种优先级调节，该优先级调节在这种情况下哪个比值F_k1、F_k2、F_k3被用作所寻求的比值F_k。在图11中，优先级调节使得在比值F_k1、F_k2、F_k3中，使用最大的那个比值作为寻求的比值F_k。

在图10和图11中的实施变型方案仅考虑在频率分辨率的水平上的谱偏置1·Δf，也就是说，考虑以单个的索引值+/-1的频率移动，而在未呈现的备选方案中也可以检查以2·Δf即两个索引值+/-2的谱偏置和必要时以3·Δf即三个索引值+/-3的谱偏置，从而添加另外的情况。分辨率Δf选择得越高，远谱中的特定峰值移动一个、两个或甚至三个索引k的概率越高。

如果在步骤S3中确定了在第一和第二音频信号中的所有彼此对应的频率f_k的幅度的比值F_k，则在步骤S4中进行重建主声源S_haupt、也就是说泵总成1的没有次噪声的谱50。这通过幅度比值F_k与极限值F_schwelle的比较来进行，在考虑距离规定的情况下由在步骤S1.2和S1.4中求取的距离D_nah、D_fern计算该极限值。图12示出步骤S4的重建方法的单个步骤。

在此，首先在步骤S4.1中根据如下计算规则由所确定的距离进行确定极限值F_schwelle

F_schwelle＝δ·D_fern/D_nah。

因此，极限值F_schwelle由相应测量位置P_fern、P_nah与主声源S_haupt之间的距离D_fern、D_nah的比值确定，更准确地说，由远程测量的第一距离D_fern与近程测量的第二距离D_nah的比值确定。

计算规则反映距离规定p～1/r，由此在声压值p的情况下，如声学传感器12所记录或已经记录的声压值那样，幅度与传感器12到声源的距离r成反比地变化。现在有针对性地利用该情况，以便将主声源S_haupt与其他声源S_neben分离。

在此，还以因子δ对D_fern与D_nah的比值进行加权，该因子处于0.8和1之间，以便在判断是否满足用于特定频率的距离规定时实现一定的公差。

然后，在步骤S4.2中，找到并选择其幅度比值F_k超过极限值F_schwelle的那些频率f_k。为此，对于每个频率f_k(其中k＝0至N_total)检查对该频率f_k求取的并且因此配设给该频率的幅度比值F_k是否超过极限值F_Schwelle。如果是这种情况，则该频率f_k是主声源S_haupt的频率谱的一部分并且被选择用于下一个步骤S4.3。相反，如果频率比值F_k低于极限值F_Schwelle，则该频率f_k为次声源S_neben的频率谱的一部分并且被忽略。

最后，在步骤S4.3中，从第二音频信号的组合谱中进行主声源S_haupt的谱的提取。换句话说，通过选择所找到的频率f_k并且连同第二音频信号的谱40的属于这些所找到的频率的幅值一起形成重建谱50，执行泵总成1的谱50的重建。备选地，这里也可以使用第一音频信号的谱30，但是第二音频信号的谱40具有以下优点，即幅度在那里更大。

实际上可以通过如下方式进行重建，即，从针对近测量位置P_nah的组合谱40中“复制”所选择的频率并且将所选择的频率“写入”还是空的谱中，由此产生重建谱50。备选地，可以通过在第二音频信号的频率谱40中将这样的频率f_k的幅度设置为零来反向进行，在这些频率中所配设的幅度比值F_k低于极限值F_Schwelle。重建谱50相应于主声源S_haupt的实际谱的近似。

图13在共同的频率图表中示出主声源S_haupt的重建谱50与主声源S_haupt或泵总成1的原始谱60的比较，其中，原始谱60的幅值为此目的设有负号，从而原始谱60被反映在图表的下半部分中并且重建谱50被反映在图表的上半部分中。

应当指出，上述描述仅例如出于说明的目的被给出并且不以任何方式限制本发明的保护范围。本发明的被说明为“能够”、“例如”、“优选地”、“可选”、“理想”、“有利”、“必要时”、“合适”等的特征被视为纯粹可选的并且同样不限制保护范围，所述保护范围仅通过权利要求来确定。就上面的描述中提到具有已知、明显或可预见的等同物的元件、部件、方法步骤、值或信息而言，这些等同物也包括在本发明中。同样，本发明包括实施例的任何改变、变化或修改，只要保留根据本发明的基本构思，而不管改变、变化或修改是否导致实施方式的改善或劣化，这些改变、变化或修改涉及元件、部件、方法步骤、值或信息的替换、添加、改变或省略。

虽然前面的发明描述参照一个或多个具体实施例列举了大量实体的、非实体的或方法方面的特征，但是这些特征也可以与具体实施例分开地使用，只要它们不要求强制性地存在另外的特征即可。相反地，这些就一个或多个具体实施例而言提到的特征可以任意地彼此组合以及与所示出的或未示出的实施例的另外的公开的或未公开的特征组合，只要无论如何这些特征不彼此排斥或导致技术上的不一致即可。

Claims (21)

1.一种用于检查泵总成(1)的至少一个部件(2、3、4)的状态的方法，所述方法尤其用于确定所述泵总成的转速或者通过分析由所述泵总成(1)发出的空气声在故障方面进行确定，所述方法包括在所述泵总成(1)的运行中在第一几何地点(P_fern)上以距所述泵总成(1)的第一距离(D_fern)记录至少一个第一音频信号，并且在所述泵总成(1)运行中在第二几何地点(P_nah)上以距所述泵总成(1)的小于所述第一距离(D_fern)的第二距离(D_nah)记录第二音频信号，其特征在于，所述泵总成(1)的状态的确定通过分析所述泵总成(1)的被消除了至少一个次声源(1a)的次噪声的信号(50)来进行，该信号通过比较第一和第二音频信号的幅值来重建。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述幅值是从所述第一和第二音频信号求取的谱分量的幅值。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，为了去除第一和/或第二音频信号中的次噪声，分别求取第一和第二音频信号的谱(30、40)，并且将两个谱(30、40)或由此导出的谱的彼此对应的谱分量(f_k、f_k-1、f_k+1)的幅值彼此成比值(F_k)地设置，并且由所述两个谱(30、40)之中的一个谱的或由此导出的谱的那些谱分量(f_k)的幅值形成所重建的信号(50)，所述幅值的比值(F_k)超过确定的极限值(F_Schwelle)。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述谱(30、40)是频率谱并且所述谱分量是频率。

5.根据权利要求3或4所述的方法，其特征在于，从所述第二音频信号的所述谱(40)或由此导出的谱的谱分量(f_k)的幅值形成所重建的信号(50)。

6.根据权利要求3至5中任一项所述的方法，其特征在于，从所述两个谱(30、40)之中的每个谱中首先确定一定数量的主导的谱分量(f_k)并且选择这些谱分量，其中，这些主导的谱分量(f_k)连同所述主导的谱分量的幅值一起形成相应的导出的谱，并且然后进行所述幅值的比值设置。

7.根据权利要求3至6中任一项所述的方法，其特征在于，将这两个谱(30、40)划分成多个区间，并且对于每个区间确定一定数量的主导的谱分量(f_k)并且选择这些谱分量。

8.根据权利要求6或7所述的方法，其特征在于，所述数量是预设的。

9.根据权利要求6、7或8所述的方法，其特征在于，通过应用分类算法进行主导的谱分量的确定，尤其是这样进行，使得：

a)首先相继地在如下方面检查所有谱分量(f_k)，即，哪个谱分量(f_k)具有最高的幅度，

b)然后相继地在如下方面检查剩余的谱分量(f_k)，即，这些谱分量(f_k)中的哪个谱分量具有最高的幅度，并且

c)将步骤b)重复N_peak-2次，其中，N_peak是主导的谱分量(f_k)的数量。

10.根据前述权利要求3至9中任一项所述的方法，其特征在于，所述幅度比值的形成这样进行，即，对于谱分量(f_k)，计算所述第二音频信号的谱(40)中的或由此导出的谱中的谱分量(f_k)的幅值与所述第一音频信号的谱(30)中的或由此导出的谱中的对应谱分量(f_k、f_k-1、f_k+1)的幅值的比值(F_k)。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，对于谱分量f_k，计算所述第二音频信号的谱(40)中的或由此导出的谱中的该谱分量f_k的幅值与所述第一音频信号的谱(30)中的或由此导出的谱中的相同谱分量f_k的幅值的比值F_k，其中，这尤其是仅当两个所提到的幅值大于零时才进行。

12.根据权利要求10或11所述的方法，其特征在于，在形成所述幅度比值时，通过以下方式执行偏置校正，

a)如果两个所提到的幅值都大于零，则对于所述谱分量f_k，计算所述第二音频信号的谱(40)中的或由此导出的谱中的所述谱分量f_k的幅值与所述第一音频信号的谱(30)中的或由此导出的谱中的相同谱分量f_k的幅值的比值F_k，和/或

b)如果两个所提到的幅值都大于零，则对于所述谱分量f_k，计算所述第二音频信号的谱(40)中的或由此导出的谱中的所述谱分量f_k的幅值与所述第一音频信号的谱(30)中的或由此导出的谱中的前一个谱分量f_k-1的幅值的比值F_k，和/或

c)如果两个所提到的幅值都大于零，则对于所述谱分量f_k，计算所述第二音频信号的谱(40)中的或由此导出的谱中的所述谱分量f_k的幅值与所述第一音频信号的谱(30)中的或由此导出的谱中的下一个谱分量f_k+1的幅值的比值F_k。

13.根据权利要求10、11或12所述的方法，其特征在于，对于所有谱分量(f_k)相继地检查，在哪个谱分量(f_k)的情况下所求取的幅度比值高于极限值(F_Schwelle)，并且满足该情况的那些谱分量(f_k)连同来自所述第二音频信号的谱(40)的被配设给这些谱分量(f_k)的幅值一起形成所重建的信号(50)。

14.根据权利要求3至13中任一项所述的方法，其特征在于，在考虑两个距离(D_fern、D_nah)彼此的比值的情况下确定——尤其是计算——所述极限值(F_Schwelle)。

15.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述第一几何地点(P_fern)、所述第二几何地点(P_nah)和所述泵总成(10)处于直线的测量线(20)上，或者所述第一几何地点(P_fern)和所述第二几何地点(P_nah)处于围绕所述次声源(1a)的圆形轨迹上。

16.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，借助声学传感器(12)测量声压，并且第一和第二音频信号分别形成所述传感器(12)的声压-时间变化曲线。

17.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，所述第二距离(D_nah)是所述第一距离(D_fern)的一半。

18.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其特征在于，各所述距离(D_fern、D_nah)分别通过光学测量来求取，方式为：所述泵总成(1)借助光学传感器(17)分别从所述第一和第二几何地点(P_fern、P_nah)被检测，尤其是所述泵总成借助照相机在至少一个图像中可视地被检测，并且该图像相应地——优选实时地——被评估。

19.一种用于移动式的检查设备(10)的软件应用，所述检查设备具有显示器(16)、至少一个操作元件和声学传感器(12)以及可选地具有光学传感器(17)，所述软件应用包括程序技术的指令，在所述指令由所述检查设备(10)实施时，所述指令使得所述检查设备(10)实施根据权利要求1至18中任一项所述的方法。

20.一种计算机可读存储介质，具有根据权利要求19所述的软件应用。

21.一种移动式的检查设备(10)，具有显示器(16)、至少一个操作元件和用于进行音频记录的声学传感器(12)以及可选地具有光学传感器(17)，其特征在于，所述检查设备(10)被设置用于，实施根据权利要求1至18中任一项所述的方法。