基于深度学习的磨机声音声谱分析设备制造技术

本发明专利技术提供一种磨机声音声谱分析设备，尤其涉及一种采用深度学习算法对磨机声音进行声谱分析的设备。本方法为：安装于磨机运行介质抛落一侧中部的声音采集装置对磨机的声音进行采集，同时将声音信号转化为数字信号，通过以太网口传输至计算机，计算机安装专用软件，对信号进行采集处理。算法方面，先对声音信号进行短时傅里叶变换转化成为声谱图，然后将声谱图输入到卷积神经网络，经神经网络运算分析得出磨机当前状态。其优点是核心部件放置远离工业现场，软件配置方便；接口通讯协议通用，便于给其他系统提供数据；采用声谱图对声音进行分析，同时包含频域和时域信息；利用深度学习卷积神经网络算法，能有效分析磨机负荷、磨矿介质等情况。

Sound Spectrum Analysis Equipment of Mill Based on Deep Learning

【技术实现步骤摘要】
基于深度学习的磨机声音声谱分析设备
本专利技术涉及一种磨机声音声谱分析设备，尤其涉及一种采用深度学习算法对磨机声音进行声谱分析的设备，该设备适用于各种类型磨机，通过对磨机声音采集处理分析磨机的负荷情况，分析结果可供其它系统使用。
技术介绍
以往的检测手段都是将声音进行傅里叶变换，在频域中分析声音的特性来判断磨机状态。这种方法会忽略时域的信息，因此本专利技术将声音转化为声谱图，声谱图可以同时体现时域、频域的信息。凭借深度学习算法中卷积神经网络的强大图像学习与分类功能，对声音信号进行分析。
技术实现思路
本专利技术为了克服现有磨机状态分析设备的方法简单、性能不足、智能化程度低等情况，提出一种基于深度学习卷积神经网络的声谱分析方法。通过安装在磨机一侧的声音采集装置将磨机运行时产生的声音转化为数字信号，信号输送到计算机中，通过专用的软件及深度学习算法，对信号进行分析学习。上述声音采集装置使用工业用声音采集卡，安装于球磨机运行介质抛落一侧的中部，该采集装置能将声音直接转换成数字信号，并通过以太网接口传输至计算机。计算机安装有专用软件，对声音信号进行采集处理。算法方面，先对声音信号进行短时傅里叶变换本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于深度学习的磨机声音声谱分析设备，其特征采用深度学习算法对机声音进行声谱分析，该设备适用各种类型磨机，通过对磨机声音采集处理分析磨机的负荷情况，分析结果可供其他系统使用。

【技术特征摘要】
1.一种基于深度学习的磨机声音声谱分析设备，其特征采用深度学习算法对机声音进行声谱分析，该设备适用各种类型磨机，通过对磨机声音采集处理分析磨机的负荷情况，分析结果可供其他系统使用。2.根据权利要求1所述的基于深度学习的磨机声音声谱分析设备，其特征在于：将声音转化为声谱图，采用声谱图进行分析，同时包含频域与时域分析。3.根据权利要求1所述的基于深度学习的磨机声音声谱分析设备，其特征在于：系统采用深度学习算法中卷积神经网络的强大图像学习与分类功能...

【专利技术属性】
技术研发人员：李晓刚，蔡国良，于仁和，麦强，王晓永，王子亮，宋海峰，王浩，姜坤，关兵，刘广志，
申请(专利权)人：丹东东方测控技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁,21