[发明专利]通过声音检测设备状态的方法及装置

说明书

本发明提供一种通过声音检测设备状态的方法及装置，该方法包括：步骤S11，预先采集设备各种工作状态下的声音数据作为样本声音数据并进行存储；步骤S12，采集设备当前的声音数据；步骤S13，对设备当前的声音数据及预存的样本声音数据进行计算得到相关函数r(w)；步骤S14，根据相关函数r(w)的大小确定设备当前的工作状态；本发明根据样本声音数据及设备当前的声音数据计算出相关函数r(w)，从而可以根据该相关函数r(w)的大小确定设备当前的工作状态，即确定设备是否有故障，属于何种故障，而无需维护人员现场巡检以发现设备故障，提高了工作效率，保障的设备的安全运行及维护人员的身体健康。

技术领域

本发明涉及设备故障检测技术领域，具体涉及一种通过声音检测设备状态的方法及装置。

背景技术

当前各种大型工业设备都需要设备维护人员定期巡检来看设备是否有异常。但是这些设备噪音都很大，有的温湿度还特别高，维护人员待在装有这些设备的设备房里会极其不适应，甚至会影响到检测人员的身体健康。另外巡检也不能及时发现设备的所有故障。

发明内容

为了克服上述现有技术存在的问题，本发明的主要目的在于提供通过声音检测设备状态的方法，该方法安全可靠并且能及时发现设备的所有故障。

为了实现上述目的，本发明具体采用以下技术方案：

本发明提供一种通过声音检测设备状态的方法，该方法包括步骤：

步骤S11，预先采集设备各种工作状态下的声音数据作为样本声音数据并进行存储。

步骤S12，采集设备当前的声音数据。

步骤S13，对所述设备当前的声音数据及预存的样本声音数据进行计算得到相关函数r(w)。

步骤S14，根据所述相关函数r(w)的大小确定设备当前的工作状态。

优选地，所述步骤S11进一步包括步骤：

S111、采集设备正常工作状态下及异常工作状态下的各种声音数据得到样本声音数据的时域函数y(t)。

S112、将所述样本声音数据的时域函数y(t)进行傅立叶变换得到函数Y(ω)。

S113、根据所述函数Y(ω)计算出样本声音数据的自谱Ayy(w)并存储。

即:Ayy(w)＝|Y(ω)|²/T。

其中，T为采样点数。

优选地，所述步骤S12具体为：

采集设备当前的声音数据得到设备当前的声音数据的时域函数x(t)；

优选地，所述步骤S13进一步包括步骤：

S131、将所述设备当前的声音数据的时域函数x(t)进行傅立叶变换得到函数X(ω)。

S132、根据所述函数X(ω)计算出设备当前的声音数据的自谱Axx(w)，即Axx(w)＝|X(ω)|²/T。

S133、根据所述样本声音数据的时域函数y(t)及设备当前声音数据的时域函数x(t)进行傅立叶变换得到函数Z(ω)。

S134、根据所述函数Z(ω)计算出互谱Axy(w)。

即：Axy(w)＝|Z(ω)|²/T。

其中，Z(ω)为y(t)·x(t)的傅里叶变换，T为采样点数。

S135、根据所述当前声音数据的自谱Axx(w)、样本声音数据的自谱Ayy(w)及互谱Axy(w)计算出相关函数r(w),即：