一种智能工业设备状态监测装置及其方法制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种智能工业设备状态监测装置及其方法，该方法通过在工业设备关键部位安装振动传感器、声学传感器及图像传感器，全面采集设备运行数据。在数据预处理阶段，对振动和声学信号进行滤波与降噪处理，对图像数据进行去噪和增强操作。接着从振动、声学和图像三个方面提取多维度特征参数。采用随机森林算法进行模型训练，包括数据准备、分割、构建决策树、投票机制、多数投票、模型验证与优化及测试等步骤。在模型识别阶段，将实时特征输入训练好的模型，通过决策树预测和投票汇总确定设备状态。当检测到异常状态时，根据概率设置多级报警响应，并生成维护建议。本方法实现了对工业设备的全流程智能监测，提高了故障识别准确性和维护效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及环境监测领域，尤其涉及一种智能工业设备状态监测装置及其方法。

技术介绍

1、在现代工业生产中，确保工业设备的稳定运行至关重要。随着工业技术的不断发展，工业设备的复杂性和智能化程度日益提高，传统的设备状态监测方法逐渐显露出诸多不足。传统的设备状态监测往往依赖于单一类型的传感器，如仅使用振动传感器来判断设备的运行状态。然而，单一传感器所能提供的信息有限，难以全面准确地反映设备的整体状况。例如，仅通过振动传感器可能无法及时发现一些由于声学异常或表面物理变化引起的潜在故障。同时，传统监测方法在数据处理方面较为简单，缺乏对复杂环境下噪声的有效处理。在实际工业环境中，背景噪声和环境干扰普遍存在，这些干扰会严重影响传感器采集到的数据质量，使得准确判断设备状态变得困难。例如，在没有有效的滤波和降噪处理时，振动信号中的噪声可能掩盖设备早期故障的微弱特征，导致故障无法及时被发现。

2、公开号为kr20240091364a的专利公开了一种基于深度学习的机器故障诊断与预测系统，但是其在实际应用中仍存在一定局限性：在特征提取方面，只关注少数几个简单的特征参本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种智能工业设备状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的智能工业设备状态监测方法，其特征在于，所述数据预处理步骤中，振动信号的滤波与降噪包括：通过自适应算法，根据背景噪声的变化动态调整滤波参数，实现更精确的噪声抑制，对振动信号进行傅里叶变换、设计FIR滤波器、应用自适应算法估计噪声特性并调整滤波器权重，提取有效信号并评估噪声抑制效果。

3.根据权利要求1所述的智能工业设备状态监测方法，其特征在于，所述数据预处理步骤中，声学信号的滤波与降噪包括：

4.根据权利要求1所述的智能工业设备状态监测方法，其特征在于，所述特征提取步骤...

【技术特征摘要】

1.一种智能工业设备状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的智能工业设备状态监测方法，其特征在于，所述数据预处理步骤中，振动信号的滤波与降噪包括：通过自适应算法，根据背景噪声的变化动态调整滤波参数，实现更精确的噪声抑制，对振动信号进行傅里叶变换、设计fir滤波器、应用自适应算法估计噪声特性并调整滤波器权重，提取有效信号并评估噪声抑制效果。

3.根据权利要求1所述的智能工业设备状态监测方法，其特征在于，所述数据预处理步骤中，声学信号的滤波与降噪包括：

4.根据权利要求1所述的智能工业设备状态监测方法，其特征在于，所述特征提取步骤中，振动特征提取包括：从预处理后的振动信号中提取特征参数，包括振幅、均方根值、峰峰值和峭度这类时域特征，主频、频率分量、频谱能量分布和谐波成分这类频域特征，以及短时傅里叶变换、小波变换这类时频域特征。

5.根据权利要求1所述的智能工业设备状态监测方法，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐伟，李国军，
申请(专利权)人：湖州兴视智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：