[发明专利]一种基于Inception与GMM的压缩机设备异常状态检测方法在审
| 申请号： | 202210928919.1 | 申请日： | 2022-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN115169500A | 公开（公告）日： | 2022-10-11 |
| 发明（设计）人： | 王士兴;赵文婷;程军红 | 申请（专利权）人： | 西安安森智能仪器股份有限公司;杭州安森智能信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G08B21/18 |
| 代理公司： | 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) 61223 | 代理人： | 张举 |
| 地址： | 710000 陕西省西安市经济技术*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于Inception与GMM的压缩机设备异常状态检测方法，包括：采集待检测的压缩机设备声音；分别提取待检测的压缩机设备声音的同数据维度的MFCC特征值和LPCC特征值；将MFCC特征值和LPCC特征值进行均值计算并融合合并，获得MPCC特征数组；通过Inception网络对MPCC特征数组进行降维、聚合和提取，获得特征值的二维数组；将特征值的二维数组采用训练好的GMM模型的分类函数进行类别预测，输出最大类别标签，确定压缩机设备异常状态的预测类别。本方法在压缩机设备存在故障时，通过其声音的特征分析实现声音类别的预测，进而实现设备状态的实时监测，减少人员成本，提高作业效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 inception gmm 压缩机 设备 异常 状态 检测 方法 | ||
【主权项】：
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