【技术实现步骤摘要】
一种吸油烟机声音故障识别方法
本专利技术涉及一种吸油烟机声音故障识别方法。
技术介绍
随着人们生活品质的提高,用户对吸油烟机产生的噪声提出的要求越来越高。因此,吸油烟机在出厂前,产线需要对吸油烟机整机噪声进行人工异常音检测,以筛选出噪声不正常的吸油烟机,并对其进行返修。但是这个过程需要专业听音员来控制,不同人员判断结果常常不能达成一致性。吸油烟机整机噪声所包含的信号能够反映出吸油烟机整体噪声情况,包括了电机异常、各个零部件异常以及工艺配合等引起的噪声异常。由于油烟机风机转速范围广,工况范围宽,出口阻力不定常等非平稳因素,导致噪声信号的时域信号以及频谱信号不能直接表征油烟机噪声异常与否。因此寻找一种新的能够表征油烟机噪声异常与否的识别方法显得十分必要。
技术实现思路
本专利技术所要解决的首要技术问题是针对上述现有技术提供一种能够提取表征吸油烟机故障的客观参量,从而准确判断油烟机声音故障的识别方法。本专利技术解决上述技术问题所采用的技术方案为:一种吸油烟机声音故障识别方法,其特征在于包括如下步骤:步骤一、采集吸油烟机的噪声信号:提取吸油烟机运行过程中的噪声信号;步骤二、对步骤一提取的噪声信号进行6层小波包分解;步骤三、提取第6层的64个节点在0~2000hz范围内的小波包系数;步骤五、根据步骤四提取的小波包系数,分别计算第6层中的64个节点的能量值,同时计算出第6层中所有64个节点的总能量值,然后分别计算各个节点的能量值在总能量值中的占比;步骤六、根据步 ...
【技术保护点】
1.一种吸油烟机声音故障识别方法,其特征在于包括如下步骤:/n步骤一、采集吸油烟机的噪声信号:提取吸油烟机运行过程中的噪声信号;/n步骤二、对步骤一提取的噪声信号进行6层小波包分解;/n步骤三、提取第6层的64个节点在0~2000hz范围内的小波包系数;/n步骤五、根据步骤四提取的小波包系数,分别计算第6层中的64个节点的能量值,同时计算出第6层中所有64个节点的总能量值,然后分别计算各个节点的能量值在总能量值中的占比;/n步骤六、根据步骤四提取的小波包系数,计算频率在150Hz~260Hz范围内的能量值在第6层中所有64个节点的总能量值中的占比,以及计算频率在1000Hz~1500Hz范围内的能量值在第6层中所有64个节点的总能量值中的占比;/n步骤七、若频率在150Hz~260Hz范围内的能量值在第6层中所有64个节点的总能量值中的占比超过10%,则输出吸油烟机存在电机电磁异音故障信号;若第6层中第一个节点与第二节点的能量值之和在总能量值中的占比不超过80%,且频率在1000Hz~1500Hz范围内的能量值在总能量值中的占比超过5%,则输出吸油烟机风机系统存在故障信号。/n
【技术特征摘要】
1.一种吸油烟机声音故障识别方法,其特征在于包括如下步骤:
步骤一、采集吸油烟机的噪声信号:提取吸油烟机运行过程中的噪声信号;
步骤二、对步骤一提取的噪声信号进行6层小波包分解;
步骤三、提取第6层的64个节点在0~2000hz范围内的小波包系数;
步骤五、根据步骤四提取的小波包系数,分别计算第6层中的64个节点的能量值,同时计算出第6层中所有64个节点的总能量值,然后分别计算各个节点的能量值在总能量值中的占比;
步骤六、根据步骤四提取的小波包系数,计算频率在150Hz~260Hz范围内的能量值在第6层中所有64个节点的总能量值中的占比,以及计算频率在1000Hz~1500H...
【专利技术属性】
技术研发人员:时璐璐,余旭锋,
申请(专利权)人:宁波方太厨具有限公司,
类型:发明
国别省市:浙江;33
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