一种空调的故障检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种空调的故障检测方法、装置、设备及存储介质。方法包括：获取音频采集器在所述空调测试时采集的第一音频信号；从每一帧子音频信号提取第一音频特征；合并第一音频特征，得到第一音频信号的第一声纹特征矩阵；确定故障分析模型；将第一声纹特征矩阵输入至故障分析模型中进行校验，得到第一音频信号的声音类型；根据声音类型确定空调的运行状态。本发明专利技术能够对生产环境下检测车间对商用空调内机故障的检测，可以辅助判断出空调内机是否存在故障以及故障类型。

A fault detection method, device, equipment and storage medium of air conditioner

The invention discloses a fault detection method, device, device and storage medium of air conditioner. The method includes: acquiring the first audio signal collected by the audio collector during the air conditioning test; extracting the first audio feature from each frame of sub audio signal; combining the first audio feature to obtain the first voiceprint feature matrix of the first audio signal; determining the fault analysis model; inputting the first voiceprint feature matrix into the fault analysis model for verification to obtain the first audio signal According to the sound type, determine the operation state of the air conditioner. The invention can detect the failure of the commercial air conditioner in the detection workshop under the production environment, and can assist to judge whether there is a failure and the failure type of the air conditioner.

【技术实现步骤摘要】
一种空调的故障检测方法、装置、设备及存储介质
本专利技术实施例涉及故障检测
，尤其涉及一种空调的故障检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着工业自动化的快速发展，自动化设备可以替代人工操作制造产品，但是产品的质量检测仍需要人工监控。例如，在空调产品质量检测环节，如何判断出空调合格还是处于某种故障，目前还停留在人工依靠声音去进行判断和识别。而对于声音的可识别度，人耳并不那么敏感，只有在明显差别很大的情况下，才能够区分开来。并且人工识别，需要丰富的经验，也极易产生工作疲劳，导致识别效果下降。
技术实现思路
针对上述问题，本专利技术提供一种空调的故障检测方法、装置、设备及存储介质，以实现对生产环境下检测车间对商用空调内机故障的检测，可以辅助判断出空调内机是否存在故障以及故障类型。第一方面，本专利技术实施例提供了一种空调的故障检测方法，在空调的生产车间中设置音频采集器，所述生产车间用于测试所述空调，所述方法包括：获取所述音频采集器在所述空调测试时采集的第一音频信号，所述第一音频信号中包括多帧子音频信号；从每一帧所述子音频信号提取第一音频特征；合并所述第一音频特征，得到所述第一音频信号的第一声纹特征矩阵；确定故障分析模型；将所述第一声纹特征矩阵输入至所述故障分析模型中进行校验，得到所述第一音频信号的声音类型；根据所述声音类型确定所述空调的运行状态。可选的，所述从每一帧所述子音频信号提取第一音频特征，包括：对每一帧所述子音频信号进行傅里叶变换，得到每一帧所述子音频信号的第一频域信息；从所述第一频域信息中剔除噪声信号，得到第二频域信息；从所述第二频域信息提取音频特征。可选的，所述第一音频特征至少包括如下特征中的两种：功率谱色度、恒Q常数色度、色度归一化能量、梅尔频率倒谱系数、RMS能量、光谱质心、频率宽度、光谱对比度、光谱平坦度、滚降频率、声音光谱的n阶多项式系数、音调质心和过零率；所述合并所述第一音频特征，包括：将每一帧所述子音频信号的第一音频特征按照功率谱色度、恒Q常数色度、色度归一化能量、梅尔频率倒谱系数、RMS能量、光谱质心、频率宽度、光谱对比度、光谱平坦度、滚降频率、声音光谱的n阶多项式系数、音调质心和过零率依次拼接，形成每一帧所述子音频信号的音频特征行矩阵；将各帧子音频信号的音频特征行矩阵按照各帧的时间顺序沿列方向依次拼接，得到所述第一音频信号的第一声纹特征矩阵。可选的，所述确定故障分析模型，包括：获取在生产车间测试存在故障的空调时采集的第二音频信号；从每一帧所述第二音频信号提取第二音频特征；合并每一帧所述第二音频信号的第二音频特征，得到第二声纹特征矩阵；确定所述第二音频信号的声音类型；将所述第二声纹特征矩阵及所述声音类型作为训练集，进行监督学习，得到所述故障分析模型。可选的，所述将所述第一声纹特征矩阵输入至所述故障分析模型中进行校验，得到所述第一音频信号的声音类型，包括：将所述第一声纹特征矩阵输入至所述故障分析模型中进行校验，得到所述第一音频信号为某个声音类型的置信度；若所述置信度的值最大，则确定所述第一音频信号属于所述置信度对应的声音类型。可选的，所述方法还包括：在出现新的声音类型时，接收新的声音类型对应的第三音频信号；从每一帧所述第三音频信号提取第三音频特征；合并每一帧所述第三音频信号的第三音频特征，得到第三声纹特征矩阵；将第三声纹特征矩阵及所述对应的声音类型添加至所述训练集中。可选的，所述根据所述声音类型确定所述空调的运行状态，包括：若所述声音类型为正常，则确定所述空调的运行状态为正常；若所述声音类型为异常，则确定所述空调的故障类型，其中，所述故障类型包括：轴承有螺钉、风叶有异物、风叶没打紧和转动轴碰支架；若所述声音类型为生产环境音，则确定所述空调未启动。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种空调的故障检测装置，在空调的生产车间中设置音频采集器，所述生产车间用于测试所述空调，所述装置包括：第一音频信号获取模块，用于获取所述音频采集器在所述空调测试时采集的第一音频信号，所述第一音频信号中包括多帧子音频信号；第一特征提取模块，用于从每一帧所述子音频信号提取第一音频特征；第一特征合并模块，用于合并所述第一音频特征，得到所述第一音频信号的第一声纹特征矩阵；模型确定模块，用于确定故障分析模型；校验模块，用于将所述第一声纹特征矩阵输入至所述故障分析模型中进行校验，得到所述第一音频信号的声音类型；运行状态确定模块，用于根据所述声音类型确定所述空调的运行状态。可选的，所述第一音频特征至少包括如下特征中的两种：功率谱色度、恒Q常数色度、色度归一化能量、梅尔频率倒谱系数、RMS能量、光谱质心、频率宽度、光谱对比度、光谱平坦度、滚降频率、声音光谱的n阶多项式系数、音调质心和过零率；所述第一特征合并模块包括：第一合并单元，用于将每一帧所述子音频信号的第一音频特征按照功率谱色度、恒Q常数色度、色度归一化能量、梅尔频率倒谱系数、RMS能量、光谱质心、频率宽度、光谱对比度、光谱平坦度、滚降频率、声音光谱的n阶多项式系数、音调质心和过零率依次拼接，形成每一帧所述子音频信号的音频特征行矩阵；第二合并单元，用于将各帧子音频信号的音频特征行矩阵按照各帧的时间顺序沿列方向依次拼接，得到所述第一音频信号的第一声纹特征矩阵。可选的，所述模型确定模块包括：第二音频信号获取单元，用于获取在生产车间测试存在故障的空调时采集的第二音频信号；第二特征提取单元，用于从每一帧所述第二音频信号提取第二音频特征；第二特征合并单元，用于合并每一帧所述第二音频信号的第二音频特征，得到第二声纹特征矩阵；第一声音类型确定单元，用于确定所述第二音频信号的声音类型；监督学习单元，用于将所述第二声纹特征矩阵及所述声音类型作为训练集，进行监督学习，得到所述故障分析模型。可选的，所述校验模块包括：置信度确定单元，用于将所述第一声纹特征矩阵输入至所述故障分析模型中进行校验，得到所述第一音频信号为某个声音类型的置信度；第二声音类型确定单元，用于在所述置信度的值最大，确定所述第一音频信号属于所述置信度对应的声音类型。可选的，所述装置还包括：第三音频信号获取模块，用于在出现新的声音类型时，接收新的声音类型对应的第三音频信号；第三特征提取模块，用于从每一帧所述第三音频信号提取第三音频特征；第三特征合并模块，用于合并每一帧所述第三音频信号的第三音频特征，得到第三声纹特征矩阵；数据添加模块，用于将第三声纹特征矩阵及所述对应的声音类型添加至所述训练集中。可选的，所述运行状态确定模块包括：第一确定单元，用于在所述声音类型为正常，确定所述空调的运行状态为正常；第二确定单元，用于在所述声音类型为异常，确定所述空调的故障类型，其中，所述故障类型包括：轴承有螺钉、风叶有异物、风叶没打紧和转动轴碰支架；第三确定单元，用于在所述声音类型为生产环境音，确定所述空调未启动。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种故障检测设备包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本专利技术第一方面提供的空调的故障检测方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时，实现如本专利技术第本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种空调的故障检测方法，其特征在于，在空调的生产车间中设置音频采集器，所述生产车间用于测试所述空调，所述方法包括：获取所述音频采集器在所述空调测试时采集的第一音频信号，所述第一音频信号中包括多帧子音频信号；从每一帧所述子音频信号提取第一音频特征；合并所述第一音频特征，得到所述第一音频信号的第一声纹特征矩阵；确定故障分析模型；将所述第一声纹特征矩阵输入至所述故障分析模型中进行校验，得到所述第一音频信号的声音类型；根据所述声音类型确定所述空调的运行状态。

【技术特征摘要】
1.一种空调的故障检测方法，其特征在于，在空调的生产车间中设置音频采集器，所述生产车间用于测试所述空调，所述方法包括：获取所述音频采集器在所述空调测试时采集的第一音频信号，所述第一音频信号中包括多帧子音频信号；从每一帧所述子音频信号提取第一音频特征；合并所述第一音频特征，得到所述第一音频信号的第一声纹特征矩阵；确定故障分析模型；将所述第一声纹特征矩阵输入至所述故障分析模型中进行校验，得到所述第一音频信号的声音类型；根据所述声音类型确定所述空调的运行状态。2.根据权利要求1所述的空调的故障检测方法，其特征在于，所述从每一帧所述子音频信号提取第一音频特征，包括：对每一帧所述子音频信号进行傅里叶变换，得到每一帧所述子音频信号的第一频域信息；从所述第一频域信息中剔除噪声信号，得到第二频域信息；从所述第二频域信息提取音频特征。3.根据权利要求1所述的空调的故障检测方法，其特征在于，所述第一音频特征至少包括如下特征中的两种：功率谱色度、恒Q常数色度、色度归一化能量、梅尔频率倒谱系数、RMS能量、光谱质心、频率宽度、光谱对比度、光谱平坦度、滚降频率、声音光谱的n阶多项式系数、音调质心和过零率；所述合并所述第一音频特征，包括：将每一帧所述子音频信号的第一音频特征按照功率谱色度、恒Q常数色度、色度归一化能量、梅尔频率倒谱系数、RMS能量、光谱质心、频率宽度、光谱对比度、光谱平坦度、滚降频率、声音光谱的n阶多项式系数、音调质心和过零率依次拼接，形成每一帧所述子音频信号的音频特征行矩阵；将各帧子音频信号的音频特征行矩阵按照各帧的时间顺序沿列方向依次拼接，得到所述第一音频信号的第一声纹特征矩阵。4.根据权利要求1所述的空调的故障检测方法，其特征在于，所述确定故障分析模型，包括：获取在生产车间测试存在故障的空调时采集的第二音频信号；从每一帧所述第二音频信号提取第二音频特征；合并每一帧所述第二音频信号的第二音频特征，得到第二声纹特征矩阵；确定所述第二音频信号的声音类型；将所述第二声纹特征矩阵及所述声音类型作为训练集，进行监督学习，得到所述故障分析模型。5.根据权利要求1所述的空调的故障检测方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄劲，李逸炫，康阳，蔡昀霖，何山波，
申请(专利权)人：盈盛智创科技广州有限公司，盈盛资讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44