【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及评估设备健康状态的技术，特别是涉及一种基于音频分析的设备异常检测方法。
技术介绍
1、随着工业4.0和智能制造的快速发展，设备的智能化、自动化和精细化运维成为现代工业生产的关键。然而，设备在长期运行中会面临磨损、老化和故障等问题，这不仅会影响生产效率，还可能带来严重的安全隐患。因此，如何及时、准确地检测设备异常状态，保障设备的可靠运行，已成为工业界关注的焦点。
2、传统的设备异常检测方法主要依赖于物理传感器，如振动传感器、温度传感器、压力传感器等，这些传感器通过采集设备的物理参数来判断设备是否处于异常状态。然而，这些方法存在安装复杂、维护成本高的问题，且对设备的结构和环境有较高的依赖性。近年来，基于音频分析的异常检测方法由于其非接触、低成本和易于部署的优势，逐渐成为工业设备异常检测的热点技术。音频分析是一种通过采集和分析设备运行时产生的声音信号来评估设备健康状态的技术。音频分析能够提供非接触、低成本的故障检测手段，通过信号处理、特征提取和特征建模，实现对设备异常的实时监测。检测机器或设备在运行过程中产生的异常声...
【技术保护点】
1.一种基于音频分析的设备异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于音频分析的设备异常检测方法，其特征在于，步骤S1中，通过对采集到的信号进行去噪、归一化和短时傅里叶变换STFT，生成对数梅尔谱图。
3.如权利要求1或2所述的基于音频分析的设备异常检测方法，其特征在于，步骤S2中，时间特征增强网络TANet对对数梅尔谱图进行的处理具体包括：
4.如权利要求1至3任一项所述的基于音频分析的设备异常检测方法，其特征在于，步骤S2中，时域混合增强模块TMixup对对数梅尔谱图进行的处理具体包括：
5....
【技术特征摘要】
1.一种基于音频分析的设备异常检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.如权利要求1所述的基于音频分析的设备异常检测方法，其特征在于，步骤s1中，通过对采集到的信号进行去噪、归一化和短时傅里叶变换stft，生成对数梅尔谱图。
3.如权利要求1或2所述的基于音频分析的设备异常检测方法，其特征在于，步骤s2中，时间特征增强网络tanet对对数梅尔谱图进行的处理具体包括：
4.如权利要求1至3任一项所述的基于音频分析的设备异常检测方法，其特征在于，步骤s2中，时域混合增强模块tmixup对对数梅尔谱图进行的处理具体包括：
5.如权利要求1至4任一项所述的基于音频分析的设备异常检测方法，其特征在于，步骤s3中，多尺度时序特征提取模块mstnet对原始音频信号进行的处理具体包括：
6.如权利要求5所述的基于音频分析的设备异常检测方法，其特征在于，步骤s3中，对音频信号的每个片段应用一系列lkdconv层，每个lkdconv层...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨文明，马程远，
申请(专利权)人：清华大学深圳国际研究生院，
类型：发明
国别省市：
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