机器运行状态检测方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种机器运行状态检测方法、装置及电子设备，涉及故障检测技术领域。上述机器运行状态检测方法包括以下步骤：获取目标机器运行过程中的音频数据，基于音频数据确定目标机器的运行状态，得到第一结果；获取目标机器的运行图像，基于运行图像识别目标机器的运行状态，得到第二结果；对第一结果和第二结果进行数据融合，得到目标机器的状态检测结果。本发明专利技术能够节省人力成本，同时提升目标机器状态检测的准确率。

【技术实现步骤摘要】
机器运行状态检测方法、装置及电子设备
本专利技术涉及故障检测
，尤其是涉及一种机器运行状态检测方法、装置及电子设备。
技术介绍
随着科技的发展，机器的应用场景越来越广泛，为了保证机器的正常运行，对于机器运行状态的监测十分必要，以便在机器出现故障时及时维修，保证生产效率的同时，避免重大事故的发生。以煤矿开采现场的采煤机为例，采煤机在采煤过程中，可能会出现非正常采煤的状态，诸如采煤机处于空转状态或空跑状态，目前的采煤机运行状态检测方式，主要采用人工监督采煤机运行状态，或者采集采煤机图像，根据图像判断采煤机的运行状态。然而，人工监督采煤机运行状态的方式耗费人力成本，仅仅依靠采煤机图像判断采煤机状态可能存在准确率较低的问题。因此，现有的机器故障检测方式还存在耗费人力成本或状态检测准确率较低的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提供一种机器运行状态检测方法、装置及电子设备，能够节省人力成本，同时提升目标机器状态检测的准确率。为了实现上述目的，本专利技术实施例采用的技术方案如下：第一方面，本专利技术实施例提供了一种机器运行状态检测方法，包括：获取目标机器运行过程中的音频数据，基于所述音频数据确定所述目标机器的运行状态，得到第一结果；获取所述目标机器的运行图像，基于所述运行图像识别所述目标机器的运行状态，得到第二结果；对所述第一结果和所述第二结果进行数据融合，得到所述目标机器的状态检测结果。进一步，本专利技术实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式，其中，所述对所述第一结果和所述第二结果进行数据融合，得到所述目标机器的状态检测结果的步骤，包括：基于D-S证据理论算法对所述第一结果和所述第二结果进行融合计算，得到所述目标机器的状态检测结果。进一步，本专利技术实施例提供了第一方面的第二种可能的实施方式，其中，所述基于D-S证据理论算法对所述第一结果和所述第二结果进行融合计算，得到所述目标机器的状态检测结果的步骤，包括：基于所述第一结果、所述第二结果及融合计算算式确定所述目标机器的状态检测结果。进一步，本专利技术实施例提供了第一方面的第三种可能的实施方式，其中，所述目标机器包括采煤机，所述运行状态包括正常运行状态、停机状态和非正常运行状态；所述融合计算算式为：其中，m(A)为所述状态检测结果，m1(A1)为所述第一结果，m2(A2)为所述第二结果，所述第一结果和所述第二结果包括所述采煤机处于各所述运行状态下的概率值，A1为基于所述音频数据确定所述目标机器的运行状态的事件，A2为基于所述运行图像识别所述目标机器的运行状态的事件，k为冲突因子。进一步，本专利技术实施例提供了第一方面的第四种可能的实施方式，其中，所述获取目标机器运行过程中的音频数据，基于所述音频数据确定所述目标机器的运行状态，得到第一结果的步骤，包括：采集目标机器运行过程中的音频数据，并基于所述音频数据确定所述目标机器运行产生的频谱图；将所述频谱图输入预先训练得到的第一神经网络模型中，得到所述目标机器的第一结果；其中，所述第一神经网络模型是基于标注有运行状态的频谱图样本训练得到的。进一步，本专利技术实施例提供了第一方面的第五种可能的实施方式，其中，所述基于所述音频数据确定所述目标机器运行产生的频谱图的步骤，包括：将所述音频数据分割为预设时长的音频片段；对各所述音频片段进行去噪处理，并利用音频数据处理库将各所述音频片段转换为对应的频谱图。进一步，本专利技术实施例提供了第一方面的第六种可能的实施方式，其中，所述基于所述运行图像识别所述目标机器的运行状态，得到第二结果的步骤，包括：将所述运行图像输入预先训练得到的第二神经网络模型中，得到所述目标机器的第二结果；其中，所述第二神经网络模型是基于标注有运行状态的运行图像样本训练得到的；或者，根据所述运行图像获取与所述目标机器运行状态相关的参数信息，基于所述参数信息确定所述目标机器的运行状态，得到第二结果。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种机器运行状态检测装置，包括：状态确定模块，用于获取目标机器的音频数据，基于所述音频数据确定所述目标机器的运行状态，得到第一结果；状态识别模块，用于获取所述目标机器的运行图像，基于所述运行图像识别所述目标机器的运行状态，得到第二结果；数据融合模块，用于对所述第一结果和所述第二结果进行数据融合，得到所述目标机器的状态检测结果。第三方面，本专利技术实施例提供了一种电子设备，包括：声音采集装置、图像采集装置、处理器和存储装置；所述图像采集装置用于获取目标机器运行过程中的音频数据；所述声音采集装置用于获取目标机器的运行图像；所述存储装置上存储有计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器运行时执行如第一方面任一项所述的方法。第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器运行时执行上述第一方面任一项所述的方法的步骤。本专利技术实施例提供了一种机器运行状态检测方法、装置及电子设备，在该方法中，首先获取目标机器运行过程中的音频数据，基于音频数据确定目标机器的运行状态，得到第一结果；然后获取目标机器的运行图像，基于运行图像识别目标机器的运行状态，得到第二结果；最后对第一结果和第二结果进行数据融合，得到目标机器的状态检测结果。通过对基于目标机器运行的音频数据得到的第一结果，及基于目标机器的运行图像得到的第二结果进行数据融合，可以自动得到目标机器的状态检测结果，节省了人力成本，通过基于目标机器运行的声音和图像综合判断运行状态，提升了目标机器状态检测的准确率。本专利技术实施例的其他特征和优点将在随后的说明书中阐述，或者，部分特征和优点可以从说明书推知或毫无疑义地确定，或者通过实施本专利技术实施例的上述技术即可得知。为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。附图说明为了更清楚地说明本专利技术具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1示出了本专利技术实施例所提供的一种机器运行状态检测方法流程图；图2示出了本专利技术实施例所提供的一种D-S证据理论的置信区间示意图；图3示出了本专利技术实施例所提供的一种采煤机正常割煤频谱图；图4示出了本专利技术实施例所提供的一种采煤机空跑刀频谱图；图5示出了本专利技术实施例所提供的一种采煤机割底板频谱图；图6示出了本专利技术实施例所提供的一种采煤机运行状态检测流程图；图7示出了本专利技术实施例所提供的一种机器运行状态检测装置结构示意图；图8示出了本专利技术实施例所提供的一种电子设备的结构示意图。具体实施方式以下由特定的具体实施例说明本专利技术的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机器运行状态检测方法，其特征在于，包括：/n获取目标机器运行过程中的音频数据，基于所述音频数据确定所述目标机器的运行状态，得到第一结果；/n获取所述目标机器的运行图像，基于所述运行图像识别所述目标机器的运行状态，得到第二结果；/n对所述第一结果和所述第二结果进行数据融合，得到所述目标机器的状态检测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种机器运行状态检测方法，其特征在于，包括：
获取目标机器运行过程中的音频数据，基于所述音频数据确定所述目标机器的运行状态，得到第一结果；
获取所述目标机器的运行图像，基于所述运行图像识别所述目标机器的运行状态，得到第二结果；
对所述第一结果和所述第二结果进行数据融合，得到所述目标机器的状态检测结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一结果和所述第二结果进行数据融合，得到所述目标机器的状态检测结果的步骤，包括：
基于D-S证据理论算法对所述第一结果和所述第二结果进行融合计算，得到所述目标机器的状态检测结果。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于D-S证据理论算法对所述第一结果和所述第二结果进行融合计算，得到所述目标机器的状态检测结果的步骤，包括：
基于所述第一结果、所述第二结果及融合计算算式确定所述目标机器的状态检测结果。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标机器包括采煤机，所述运行状态包括正常运行状态、停机状态和非正常运行状态；所述融合计算算式为：



其中，m(A)为所述状态检测结果，m1(A1)为所述第一结果，m2(A2)为所述第二结果，所述第一结果和所述第二结果包括所述采煤机处于各所述运行状态下的概率值，A1为基于所述音频数据确定所述目标机器的运行状态的事件，A2为基于所述运行图像识别所述目标机器的运行状态的事件，k为冲突因子。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取目标机器运行过程中的音频数据，基于所述音频数据确定所述目标机器的运行状态，得到第一结果的步骤，包括：
采集目标机器运行过程中的音频数据，并基于所述音频数据确定所述目标机器运行产生的频谱图；
将所述频谱图输入预先训练得到的第一神经网络模型中，得到所述目标机器的第一结果；其...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱晓宁，孙惠康，
申请(专利权)人：精英数智科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：山西;14