基于音频信号的门式斗轮机斗轮异常状态检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于音频信号的门式斗轮机斗轮异常状态检测方法及系统。本发明专利技术方法通过在斗轮附近安装部署声音传感器的方式实时收集现场音频数据，并通过对音频信号进行滤波、频域变换等处理方式找到异常的作业工况从而对斗轮机运行状态进行报警，解决斗轮机无人值守后，运行人员可及时发现斗轮异常状态的问题。题。题。

【技术实现步骤摘要】
基于音频信号的门式斗轮机斗轮异常状态检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及火力发电
，尤其涉及一种基于音频信号的门式斗轮机斗轮异常状态检测方法及系统。

技术介绍

[0002]根据火力发电行业降本增效的经营需求，目前多数企业正在进行或已经完成了斗轮机无人值守的改造，在无人值守系统投入以来，由于设备上已经无人操作导致斗轮部分的异常工况无法第一时间被运行人员发现，容易导致斗轮机整体性的功能失效，严重情况会导致设备长时间停机，进而造成严重的经济损失。

技术实现思路

[0003]根据上述提出的技术问题，而提供一种基于音频信号的门式斗轮机斗轮异常状态检测方法及系统。本专利技术采用的技术手段如下：
[0004]一种基于音频信号的门式斗轮机斗轮异常状态检测方法，包括如下步骤：
[0005]在门式斗轮机斗轮附近安装部署声音传感器，收集现场音频数据；
[0006]对采集的音频数据进行预处理，把连续的时间信号变成离散的时间信号，所述预处理包括信号的离散化处理、原始离散音频数据分帧处理、傅里叶频域转换处理，进而得到音频信号的频域特征；
[0007]基于预处理的频域特征与预设标准进行比对，若异常，则向控制系统报警。
[0008]进一步地，现场音频数据通过OPC ua的通讯方式与主控系统相连，声音传感器以3秒为周期收录一段音频数据并生成一个PCM格式的文件。
[0009]进一步地，对采集的音频数据进行预处理前，具有如下步骤：
[0010]检测斗轮是否处于启动状态，若处于启动状态，则将现场音频数据传输至主控系统；若处于未启动状态，则声音传感器生成的文件不进入主控系统进行分析，并重新开始录制下一段音频数据。
[0011]进一步地，预处理过程中，选取16kHz的采集频率进行信号的离散化处理。
[0012]进一步地，所述预处理过程中的原始离散音频数据分帧处理，具体包括如下步骤：
[0013]使用矩形窗对原始离散音频数据进行分帧：
[0014]x
n
[m]＝w(m)x[n+m]ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1
‑
1)
[0015]其中的矩形窗表示为：
[0016][0017]短时平均幅度表达为：
[0018][0019]短时幅度M
n
的数值超过预设值则对应于浊音段，短时幅度M
n
的数值小于预设值则对应于清音段，当浊音段的数量增加，并且平均幅度数值过大时将预处理数据送入傅里叶
变换模块进行二次分析。
[0020]进一步地，所述基于预处理的频域特征与预设标准进行比对具体为：将离散的频域特征进行统计分析，当0～50000HZ内记为有效数据，对上述频率区间进行采样分隔，以100Hz为分割单元截取499个特征，再次筛选规则如下：
[0021](1)选取特征点幅值的中位数M，从低频段到高频段进行比对；
[0022](2)幅值A
i
(0<i<500)；A
i
>M是一种比对结果，A
i
<M是另一种比对结果
[0023](3)当发生一次比对结果与上一次比对结果不同时记录为1次改变，全部比对完后统计比对结果发生改变的次数n，当n>30时，反应声音频率发生了较大扰动，判断为异常声音。
[0024]进一步地，在发生异常向控制系统报警的同时，运行人员读取该异常声音信号，系统播放现场的实时音频信号，运行人员进行故障确认。
[0025]本专利技术还公开了一种基于音频信号的门式斗轮机斗轮异常状态检测系统，包括：
[0026]声音传感器，用于收集门式斗轮机斗轮附近的现场音频数据；
[0027]声音信号处理单元，用于将采集的现场音频数据变成离散的时间信号，具体包括信号的离散化处理模块、原始离散音频数据分帧处理模块、傅里叶频域转换处理模块，得到音频信号的频域特征；
[0028]声音信号判断单元，用于对声音信号处理单元预处理的频域特征与预设标准进行比对，基于异常判断结果进行报警。
[0029]本专利技术通过在斗轮附近安装部署声音传感器的方式实时收集现场音频数据，并通过对音频信号进行滤波、频域变换等处理方式找到异常的作业工况从而对斗轮机运行状态进行报警，弥补了现有的斗轮机无人值守后对斗轮异常工况的检测和诊断问题，无需人为定期巡检，通过斗轮机斗轮的音频信号远程判断斗轮是否处于正常工况，为斗轮机无人值守提供了可靠的技术支持。
附图说明
[0030]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图做以简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0031]图1为本专利技术基于音频信号的门式斗轮机斗轮异常状态检测方法流程图。
[0032]图2为本专利技术实施例中斗轮正常时运行的频域分析图。
[0033]图3为本专利技术实施例中斗轮异常(斗轮掉道)的频域分析图。
具体实施方式
[0034]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0035]如图1所示，本专利技术实施例公开了基于音频信号的门式斗轮机斗轮异常状态检测
方法，包括如下步骤：
[0036]S00、在门式斗轮机斗轮附近安装部署声音传感器；
[0037]S01、使用前检查声音信号输出正常，网络通讯正常后，即可开始检测流程。
[0038]S02、运行算法的PC机通过OPC ua的通讯方式获取到斗轮的启动信号，声音传感器以3秒为周期收录一段音频数据并生成一个PCM格式的文件。
[0039]S03、当检测到当时斗轮为未启动状态时，PCM文件的数据不进入算法分析，并重新开始录制下一段音频数据。
[0040]S04、当检测到斗轮运行信号时，该时刻正在录制的音频数据文件进入算法进行处理分析。本实施例中的通过算法进入处理分析具体为步骤S05～S07的频域特征分析部分。
[0041]S05、为了方便计算机对音频进行分析和处理，本实施例中需要设定一定的规则对模拟音频信号进行采样处理，其作用是把连续的时间信号变成离散的时间信号。
[0042]根据Nyquisttheory理论，采样频率不低于声音信号最高频率的两倍，通过对现场实际采集的音频信号进行分析和实际音频还原质量的综合考虑，本实施例中选取16kHz的采集频率进行信号的离散化处理。
[本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于音频信号的门式斗轮机斗轮异常状态检测方法，其特征在于，包括如下步骤：在门式斗轮机斗轮附近安装部署声音传感器，收集现场音频数据；对采集的音频数据进行预处理，把连续的时间信号变成离散的时间信号，所述预处理包括信号的离散化处理、原始离散音频数据分帧处理、傅里叶频域转换处理，进而得到音频信号的频域特征；基于预处理的频域特征与预设标准进行比对，若异常，则向控制系统报警。2.根据权利要求1所述的基于音频信号的门式斗轮机斗轮异常状态检测方法，其特征在于，现场音频数据通过OPC ua的通讯方式与主控系统相连，声音传感器以3秒为周期收录一段音频数据并生成一个PCM格式的文件。3.根据权利要求1或2所述的基于音频信号的门式斗轮机斗轮异常状态检测方法，其特征在于，对采集的音频数据进行预处理前，具有如下步骤：检测斗轮是否处于启动状态，若处于启动状态，则将现场音频数据传输至主控系统；若处于未启动状态，则声音传感器生成的文件不进入主控系统进行分析，并重新开始录制下一段音频数据。4.根据权利要求1所述的基于音频信号的门式斗轮机斗轮异常状态检测方法，其特征在于，预处理过程中，选取16kHz的采集频率进行信号的离散化处理。5.根据权利要求1或4所述的基于音频信号的门式斗轮机斗轮异常状态检测方法，其特征在于，所述预处理过程中的原始离散音频数据分帧处理，具体包括如下步骤：使用矩形窗对原始离散音频数据进行分帧：x
n
[m]＝w(m)x[n+m]
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(1
‑
1)其中的矩形窗表示为：短时平均幅度表达为：短时幅度M
n
的数值超过预设值则对应于浊音段，短时幅度M
...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈大明，邸大禹，孙智慧，王海彬，崔勇，曲小兵，朱旭，李全杰，刘庆杰，刘洪博，王冠迪，赵越，
申请(专利权)人：华能国际电力股份有限公司大连电厂，
类型：发明
国别省市：