声音传感器的故障检测方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:38718127 阅读:15 留言:0更新日期:2023-09-08 15:00
本公开提出一种声音传感器的故障检测方法、装置、电子设备及存储介质,涉及传感器故障检测技术领域。包括:获取待检测设备当前时刻的目标运行工况,及第一预设时间段内传感器集群中每个声音传感器对应的待检测音频数据;根据待检测音频数据,确定每个声音传感器对应的各指标的测量值;获取目标运行工况下,每个声音传感器对应的各指标的第一参考区间;将第一指标的测量值不在对应的第一参考区间内的声音传感器,确定为候选声音传感器;根据每个声音传感器对应的各指标的测量值,确定各指标对应的第二参考区间;将第二指标的测量值不在对应的第二参考区间内的候选传感器,确定为发生故障的声音传感器。由此,可以准确地确定发生故障的声音传感器。故障的声音传感器。故障的声音传感器。

【技术实现步骤摘要】
声音传感器的故障检测方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及传感器故障检测
,尤其涉及一种声音传感器的故障检测方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]在以音频数据为基础对设备进行异常监测时,往往需要使用声音传感器集群中每个声音传感器的音频进行模型训练,进而对设备进行异常监测。但是,若声音传感器出现故障,则可能会导致设备的异常监测结果不准确,因此,也需要对声音传感器集群中的每个声音传感器进行故障监测。
[0003]相关技术中,常使用指标固定值,对声音传感器进行故障监测。其中,指标固定值,包括均值、标准偏差和过零率等等。然而,声音传感器的音频数据在编码组包过程中,会出现异常错误。比如通道交叉错误等。这种异常错误依靠指标固定值难以监测出来。

技术实现思路

[0004]本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0005]本公开第一方面实施例提出了一种声音传感器的故障检测方法,包括:
[0006]获取待检测设备当前时刻的目标运行工况,及当前时刻之前的第一预设时间段内所述传感器集群中每个声音传感器对应的待检测音频数据;
[0007]根据所述待检测音频数据,确定每个所述声音传感器对应的各指标的测量值;
[0008]获取所述目标运行工况下,每个所述声音传感器对应的各指标的第一参考区间;
[0009]将第一指标的测量值不在对应的第一参考区间内的声音传感器,确定为候选声音传感器;
[0010]根据每个所述声音传感器对应的各指标的测量值,确定各指标对应的第二参考区间;
[0011]将第二指标的测量值不在对应的第二参考区间内的候选传感器,确定为发生故障的声音传感器。
[0012]本公开第二方面实施例提出了一种声音传感器的故障检测装置,包括:
[0013]第一获取模块,用于获取待检测设备当前时刻的目标运行工况,及当前时刻之前的第一预设时间段内所述传感器集群中每个声音传感器对应的待检测音频数据;
[0014]第一确定模块,用于根据所述待检测音频数据,确定每个所述声音传感器对应的各指标的测量值;
[0015]第二获取模块,用于获取所述目标运行工况下,每个所述声音传感器对应的各指标的第一参考区间;
[0016]第二确定模块,用于将第一指标的测量值不在对应的第一参考区间内的声音传感器,确定为候选声音传感器;
[0017]第三确定模块,用于根据每个所述声音传感器对应的各指标的测量值,确定各指
标对应的第二参考区间;
[0018]第四确定模块,用于将第二指标的测量值不在对应的第二参考区间内的候选传感器,确定为发生故障的声音传感器。
[0019]本公开第三方面实施例提出了一种电子设备,包括:存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时,实现如本公开第一方面实施例提出的声音传感器的故障检测方法。
[0020]本公开第四方面实施例提出了一种计算机可读存储介质,存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时,实现如本公开第一方面实施例提出的声音传感器的故障检测方法。
[0021]本公开第五方面实施例提出了一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述计算机程序在被处理器执行时,实现如本公开第一方面实施例提出的声音传感器的故障检测方法。
[0022]本公开提供的声音传感器的故障检测方法、装置、电子设备及存储介质,存在如下有益效果:
[0023]本公开实施例中,首先获取待检测设备当前时刻的目标运行工况,及当前时刻之前的第一预设时间段内传感器集群中每个声音传感器对应的待检测音频数据,之后根据待检测音频数据,确定每个声音传感器对应的各指标的测量值,并获取目标运行工况下,每个声音传感器对应的各指标的第一参考区间,将第一指标的测量值不在对应的第一参考区间内的声音传感器,确定为候选声音传感器,进而根据每个声音传感器对应的各指标的测量值,确定各指标对应的第二参考区间,最后将第二指标的测量值不在对应的第二参考区间内的候选传感器,确定为发生故障的声音传感器。由此,可以通过判断测量值是否处于每个声音传感器对应的各指标的第一参考区间,及各指标对应的第二参考区间,确定声音传感器是否发生故障,从而可以准确地确定发生故障的声音传感器。
[0024]本公开附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,部分将从下面的描述中变得明显,或通过本公开的实践了解到。
附图说明
[0025]本公开上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解,其中:
[0026]图1为本公开一实施例所提供的声音传感器的故障检测方法的流程示意图;
[0027]图2为本公开另一实施例所提供的声音传感器的故障检测方法的流程示意图;
[0028]图3为本公开一实施例所提供的声音传感器的故障检测装置的结构示意图;
[0029]图4示出了适于用来实现本公开实施方式的示例性电子设备的框图。
具体实施方式
[0030]下面详细描述本公开的实施例,所述实施例的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的,旨在用于解释本公开,而不能理解为对本公开的限制。
[0031]下面参考附图描述本公开实施例的声音传感器的故障检测方法、装置、电子设备
和存储介质。
[0032]图1为本公开实施例所提供的声音传感器的故障检测方法的流程示意图。
[0033]本公开实施例以该声音传感器的故障检测方法被配置于声音传感器的故障检测装置中来举例说明,该声音传感器的故障检测装置可以应用于任一电子设备中,以使该电子设备可以执行声音传感器的故障检测功能。
[0034]其中,电子设备可以为个人电脑(Personal Computer,简称PC)、云端设备、移动设备等,移动设备例如可以为手机、平板电脑、个人数字助理、穿戴式设备、车载设备等具有各种操作系统、触摸屏和/或显示屏的硬件设备。
[0035]如图1所示,该声音传感器的故障检测方法可以包括以下步骤:
[0036]步骤101,获取待检测设备当前时刻的目标运行工况,及当前时刻之前的第一预设时间段内传感器集群中每个声音传感器对应的待检测音频数据。
[0037]其中,待检测设备可以为各种工业设备。
[0038]待检测设备的运行工况可以包括运行工况和空闲工况,其中,运行工况还可以根据待检测设备的负载大小,划分不同的工况。本公开对此不做限定。
[0039]其中,第一预设时间可以为1分钟,5分钟等。本公开对此不做限定。
[0040]其中,传感器集群中可以包含多个声音传感器,每个声音传感器被部署在待检测设备中的不同位置。
[0041]其中,待检测音频数据为每个声音传感器检测到的待检测设备当前的运行工况下的音频。
本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种声音传感器的故障检测方法,其特征在于,包括:获取待检测设备当前时刻的目标运行工况,及当前时刻之前的第一预设时间段内所述传感器集群中每个声音传感器对应的待检测音频数据;根据所述待检测音频数据,确定每个所述声音传感器对应的各指标的测量值;获取所述目标运行工况下,每个所述声音传感器对应的各指标的第一参考区间;将第一指标的测量值不在对应的第一参考区间内的声音传感器,确定为候选声音传感器;根据每个所述声音传感器对应的各指标的测量值,确定各指标对应的第二参考区间;将第二指标的测量值不在对应的第二参考区间内的候选传感器,确定为发生故障的声音传感器。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取所述目标运行工况下,每个所述声音传感器对应的各指标的第一参考区间,包括:基于所述目标运行工况,查询预设的指标映射表,以获取所述目标运行工况下,每个声音传感器对应的各指标的第一参考区间,其中,所述指标映射表中包含各运行工况下,每个所述声音传感器对应的各指标的参考区间。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,还包括:获取所述待检测设备在各运行工况下,每个所述声音传感器在正常工作的第二预设时间段内对应的参考音频数据;根据所述参考音频数据,确定每个所述声音传感器对应的各指标的参考值A;基于每个所述声音传感器对应的各指标的参考值A,确定各运行工况下,每个所述声音传感器对应的各指标的参考区间;基于各运行工况下,每个所述声音传感器对应的各指标的参考区间,生成所述指标映射表。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于每个所述声音传感器对应的各指标的参考值A,确定各运行工况下,每个所述声音传感器对应的各指标的参考区间,包括:确定各运行工况下,每个所述声音传感器对应的各指标的参考区间为[(1

B)*A,(1+B)*A],其中,B为预设比例。5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述第二预设时间段小于所述第一预设时间段。6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据...

【专利技术属性】
技术研发人员:魏学锋姬升阳曾广栋陈晓龙张显飞张承俊卢回忆赵宿辰刘豪睿刘加曹宏刘德广
申请(专利权)人:北京华控智加科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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