[發(fā)明專利]一種岸橋小車軌道聲音監(jiān)測(cè)及故障識(shí)別系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710659864.8
• 申請(qǐng)日: 2017-08-04
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN107424626A
• 公開(kāi)（公告）日: 2017-12-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 萬(wàn)沈文;陸青;方立
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 上海振華重工電氣有限公司;上海振華重工（集團(tuán)）股份有限公司
• 主分類號(hào): G10L25/51
• 分類號(hào): G10L25/51;G10L25/48;G10L25/18;G10L25/21;G10L25/24;G10L25/45;G01H17/00
• 代理公司: 上海集信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司31254
• 代理人: 周成

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及故障檢測(cè)識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種岸橋小車軌道聲音監(jiān)測(cè)及故障識(shí)別系統(tǒng)。

背景技術(shù)

岸橋又稱岸邊集裝箱起重機(jī)，是用來(lái)在岸邊對(duì)船舶上的集裝箱進(jìn)行裝卸的設(shè)備。岸橋小車運(yùn)行穩(wěn)定是碼頭生產(chǎn)效率與設(shè)備安全工作的保證。隨著岸橋作業(yè)量日益增加，岸橋故障多集中于小車行走輪和小車軌道上，不但使岸橋小車在運(yùn)行時(shí)震動(dòng)加劇，嚴(yán)重時(shí)還會(huì)導(dǎo)致岸橋小車出現(xiàn)金屬結(jié)構(gòu)開(kāi)裂、電氣線路松脫等現(xiàn)象。

目前碼頭設(shè)備主要靠工人巡檢的方式做定期檢查，當(dāng)發(fā)現(xiàn)故障時(shí)安排維修人員進(jìn)行維修。當(dāng)岸橋小車軌道發(fā)生故障如磨損變形、存在異物等，小車軌道上產(chǎn)生異響，現(xiàn)場(chǎng)工人需要在巡檢的過(guò)程中聽(tīng)到異響聲音并判斷出故障類型。但是每個(gè)碼頭設(shè)備定期檢查的時(shí)間不同，人員時(shí)間利用率不高，同時(shí)人工巡檢容易出現(xiàn)漏檢，從而會(huì)對(duì)碼頭設(shè)備的操作和現(xiàn)場(chǎng)人員的安全造成影響。

發(fā)明內(nèi)容

(一)解決的技術(shù)問(wèn)題

本發(fā)明的主要目的是為了克服碼頭設(shè)備人工巡檢造成的人員時(shí)間利用率不高且容易出現(xiàn)漏檢缺陷問(wèn)題，提出了一種岸橋小車軌道聲音監(jiān)測(cè)及故障識(shí)別系統(tǒng)，通過(guò)安裝在岸橋小車上的多個(gè)聲音傳感器對(duì)聲音進(jìn)行采集、去噪處理，在數(shù)據(jù)采集模塊設(shè)置閾值報(bào)警模塊防止軌道磨損等故障發(fā)生，同時(shí)合成多組聲音信號(hào)，定位出異常聲音產(chǎn)生的位置，然后利用MCFF函數(shù)提取信號(hào)特征值對(duì)比故障信號(hào)樣本庫(kù)識(shí)別出故障類型并報(bào)警；本發(fā)明可以監(jiān)測(cè)識(shí)別岸橋小車軌道的故障，從而達(dá)到代替人工巡檢的目的，實(shí)現(xiàn)智能碼頭無(wú)人化管理。

(二)技術(shù)方案

為實(shí)現(xiàn)以上目的，本發(fā)明通過(guò)以下技術(shù)方案予以實(shí)現(xiàn)：

一種岸橋小車軌道聲音監(jiān)測(cè)及故障識(shí)別系統(tǒng)，包括聲音傳感器、數(shù)據(jù)采集模塊、閾值報(bào)警模塊、特征提取模塊、樣本數(shù)據(jù)庫(kù)、故障數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)對(duì)比模塊、聲音位置及故障類型報(bào)警模塊，所述聲音傳感器安裝在岸橋小車上，聲音傳感器與數(shù)據(jù)采集模塊相連，數(shù)據(jù)采集模塊還與閾值報(bào)警模塊相連，數(shù)據(jù)采集模塊與閾值報(bào)警模塊構(gòu)成一級(jí)報(bào)警；所述數(shù)據(jù)采集模塊與特征提取模塊相連，所述特征提取模塊與樣本數(shù)據(jù)庫(kù)相連，所述樣本數(shù)據(jù)庫(kù)分別與故障數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)對(duì)比模塊相連，數(shù)據(jù)對(duì)比模塊與聲音位置及故障類型報(bào)警模塊相連，特征提取模塊、樣本數(shù)據(jù)庫(kù)、故障數(shù)據(jù)收集模塊、數(shù)據(jù)對(duì)比模塊、聲音位置及故障類型報(bào)警模塊構(gòu)成二級(jí)報(bào)警。

進(jìn)一步地，所述特征提取模塊包括MFCC特征參數(shù)提取計(jì)算。

進(jìn)一步地，所述MFCC特征參數(shù)提取計(jì)算包括以下步驟：

S1、預(yù)加重，高頻信號(hào)的能量小于中低頻信號(hào)，使用高通濾波增強(qiáng)信號(hào)的高頻成分，補(bǔ)償高頻信號(hào)的過(guò)大衰減；

S2、分幀，將信號(hào)以幀為單位進(jìn)行處理；

S3、加窗，對(duì)聲音信號(hào)進(jìn)行加窗，集中處理有效信號(hào)；

S4、快速傅里葉變換，將時(shí)域的異常聲音信號(hào)轉(zhuǎn)換成其相應(yīng)的功率譜；

S5、三角窗濾波，用線性分布的Mel濾波器組，對(duì)異常聲音信號(hào)的功率譜進(jìn)行濾波處理，減小無(wú)用信號(hào)對(duì)有用信號(hào)的干擾；

S6、求對(duì)數(shù)，對(duì)三角窗濾波器組的輸出求對(duì)數(shù)，得到同態(tài)變換的結(jié)果；

S7、離散余弦變換，去除各維信號(hào)之間的相關(guān)性，降低維數(shù)、減少運(yùn)算、提高效率；

S8、譜加權(quán)，高階參數(shù)的分辨率比較低，通過(guò)譜加權(quán)提高低階和高階參數(shù)的分辨率；

S9、倒譜均值減，減小聲音信號(hào)輸入信道對(duì)特征參數(shù)的影響；

S10、差分參數(shù)，在異常聲音特征參數(shù)中結(jié)合表征動(dòng)態(tài)特性的差分參數(shù)，改善系統(tǒng)的識(shí)別率、識(shí)別精度、識(shí)別范圍。

進(jìn)一步地，所述步驟S3加窗的聲音信號(hào)為10ms到30ms之間的聲音信號(hào)。

進(jìn)一步地，所述步驟S5三角窗濾波中Mel濾波器組包含24個(gè)三角窗濾波器。

進(jìn)一步地，所述數(shù)據(jù)采集模塊包括去除聲音信號(hào)的背景噪聲，去除聲音信號(hào)的背景噪聲具體步驟如下：直接采集現(xiàn)場(chǎng)岸橋小車工況下背景噪聲和聲音信號(hào)，對(duì)其頻譜圖進(jìn)行比較；通過(guò)比較分析找出背景噪聲在頻域內(nèi)能量最集中的區(qū)域；將采集到的聲音信號(hào)在上述區(qū)域的數(shù)據(jù)置零，重構(gòu)聲音信號(hào)。

(三)有益效果