【技术实现步骤摘要】
本申请涉及故障监测，特别是涉及一种设备异常检测方法及相关装置、系统。
技术介绍
1、工业设备的正常运行是保障作业效率的重要前提，及时了解设备运行情况能够降低设备故障的发生概率，也能在设备发生故障时及时做出补救措施。
2、目前，现有技术通常直接利用声音信号来判断设备是否发生异常。但是，由于声音信号容易产生波动，导致通过现有技术的异常检测结果并不准确。
3、因此，如何提升设备异常检测的准确性，成为亟待解决的问题。
技术实现思路
1、本申请主要解决的技术问题是提供一种设备异常检测方法及相关装置、系统，能够提升设备异常检测的准确性。
2、为了解决上述技术问题，本申请第一方面提供了一种设备异常检测方法，设备异常检测方法包括：获取在待测设备的目标测点所采集到的若干待测声音；获取各个待测声音的异常分值；其中，待测声音的异常分值表征：待测声音相较于目标测点在待测设备正常时运行声音的异常程度；基于待测声音的声音特征之间特征距离，对至少部分待测声音的异常分值进行融合，得到融...
【技术保护点】
1.一种设备异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待测声音的声音特征之间特征距离，对至少部分所述待测声音的异常分值进行融合，得到融合分值，包括：
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述基于所述待测声音的异常分值，选择所述待测声音作为第一声音，包括：
4.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述基于所述第一声音的声音特征分别与各个候选声音的声音特征之间所述特征距离，选择所述候选声音作为第二声音，包括：
5.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述基于所述第一声音的异常...
【技术特征摘要】
1.一种设备异常检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待测声音的声音特征之间特征距离，对至少部分所述待测声音的异常分值进行融合，得到融合分值，包括：
3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述基于所述待测声音的异常分值，选择所述待测声音作为第一声音，包括：
4.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述基于所述第一声音的声音特征分别与各个候选声音的声音特征之间所述特征距离，选择所述候选声音作为第二声音，包括：
5.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述基于所述第一声音的异常分值和所述第二声音的异常分值进行融合，得到所述融合分值，包括：
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待测声音的声音特征之间特征距离，对至少部分所述待测声音的异常分值进行融合，得到融合分值，包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待测声音的声音特征由特征提取模型对所述待测声音进行特征提取得到，所述特征提取模型由样本设备声音训练得到，所述样本设备声音标注有表征是否运行异常的设备状态，且所述特征提取模型具体基于声音三元组训练得到，所述声音三元组包括：作为样本目标声音的任一所述样本设备声音、与所述样本目标声音具有相同所述设备状态作为样本正例声音的样本设备声音，以及与所述样本目标声音具有不同所述设备状态作...
【专利技术属性】
技术研发人员：段腾飞，万杉杉，李俊，梁华，章子杰，殷宁，阮文豪，林佳，江陈苗，任颖，储汉卿，褚繁，蔡明琦，宫韬，车骋，
申请(专利权)人：浙江潮汐力科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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