[發(fā)明專利]電機(jī)異音檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201810062638.6
• 申請日: 2018-01-23
• 公開（公告）號: CN108470570B
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 曹衍龍;曹彥鵬;付偉男;楊將新;張寧
• 申請（專利權(quán)）人: 浙江大學(xué)山東工業(yè)技術(shù)研究院
• 主分類號: G10L25/51
• 分類號: G10L25/51
• 代理公司: 杭州橙知果專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 33261
• 代理人: 杜放

本發(fā)明公開了電機(jī)異音檢測方法，包括設(shè)定采樣頻率和采樣時長t，進(jìn)行音頻信號采集，對音頻信號進(jìn)行分幀加窗處理，設(shè)置每幀的幀長L和相鄰兩幀的重疊長度M，將音頻信號分為N幀信號；然后使用6層小波包提取音頻特征；對小波包提取的音頻特征做主成分分析獲得特征向量等6個步驟。本發(fā)明可以輔助工人進(jìn)行電機(jī)異音識別，提高檢測效率并且保證產(chǎn)品的出廠質(zhì)量，進(jìn)而提高企業(yè)的整體的生產(chǎn)效率，降低企業(yè)的制造成本，同時了保護(hù)了工人的身體健康；可以有效地解決電機(jī)音頻信號非穩(wěn)態(tài)的問題，有效檢測非穩(wěn)態(tài)電機(jī)異音故障，識別準(zhǔn)確率高。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及電機(jī)故障檢測領(lǐng)域，特別是電機(jī)異音的檢測方法。

背景技術(shù)

我國是洗衣機(jī)、家用空調(diào)、電冰箱、電風(fēng)扇等各類小型家電用電動機(jī)的主要產(chǎn)地，僅家用空調(diào)電機(jī)的年產(chǎn)量就逾數(shù)十億臺之多。

在小型電機(jī)生產(chǎn)線上，產(chǎn)品下線之前普遍采用人工聽音的方法分辨良、次品，即工人在隔音房內(nèi)，用耳朵依次聽取電機(jī)運(yùn)行時的聲音，通過工人的個人經(jīng)驗(yàn)判斷電機(jī)是否存在故障。

由于需要人做主觀判斷，長期以來一直難以由自動化裝置替代。并且評價者的個人經(jīng)驗(yàn)，無法建立統(tǒng)一的評價標(biāo)準(zhǔn)，不同的評價者可能產(chǎn)生不同的結(jié)論。而大批量生產(chǎn)過程中該工序不僅要消耗大量勞動成本，而且重復(fù)、單調(diào)的聽音工作極易引起人員疲勞，容易出現(xiàn)誤判，若個別不良品混入整批成品中，會給工廠帶來嚴(yán)重經(jīng)濟(jì)損失，甚至嚴(yán)重影響產(chǎn)品聲譽(yù)。

CN201510266743.8(公布號CN104992714A)披露了一種電機(jī)異音的檢測方法，包括以下步驟：1、將電機(jī)處于空載狀態(tài)下進(jìn)行音頻采集；2、將所采集到的電機(jī)的時域音頻信號經(jīng)傅里葉變換轉(zhuǎn)換為頻域波形；3、若電機(jī)的正常頻域范圍的最高值外存在波形，則認(rèn)為該電機(jī)存在異音；若電機(jī)的正常頻域范圍的最高值外不存在波形，則表明此電機(jī)不存在異音。這種電機(jī)異音的檢測方法的缺點(diǎn)在于：1、音頻信號屬于一種準(zhǔn)穩(wěn)態(tài)信號，即短時穩(wěn)定；傅里葉變換是對穩(wěn)態(tài)信號處理的常用手段，只能對穩(wěn)態(tài)的信號進(jìn)行信號特征提取；但是電機(jī)異音故障中，存在大量瞬時非穩(wěn)態(tài)信號的故障樣例；對于這些非穩(wěn)態(tài)的信號，傅里葉變換無能為力。2、通過判斷在指定的最高值之外是否存在波形來判斷異音，不具備自適應(yīng)能力，通用性不高：因?yàn)閷τ诓煌吞柕碾姍C(jī)產(chǎn)品就需要技術(shù)人員重新設(shè)定閾值；并且通過傳感器采集音頻信號時，傳感器距離音源的遠(yuǎn)近也會影響閾值設(shè)定。3、無論是設(shè)置最大值還是比較波形圖，都需要專業(yè)人員來判斷，無法實(shí)現(xiàn)全自動識別。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種能夠識非穩(wěn)態(tài)信號的故障樣例，通用性高，且故障識別過程中無需人員參與的電機(jī)異音檢測方法。

電機(jī)異音檢測方法，包括以下步驟：

步驟1、設(shè)定采樣頻率和采樣時長t，將電機(jī)處于空載狀態(tài)下進(jìn)行音頻信號采集；

步驟2、對音頻信號進(jìn)行分幀加窗處理，設(shè)置每幀的幀長L和相鄰兩幀的重疊長度(幀移)M，將音頻信號分為N幀信號；幀長L以每幀內(nèi)的信號能看做穩(wěn)態(tài)信號為宜，從而避免整段音頻信號非穩(wěn)態(tài)、時變的影響；

步驟3、使用6層小波包提取音頻特征；

步驟4、對小波包提取的音頻特征做主成分分析獲得特征向量；

步驟5、選取N個合格的電機(jī)音頻樣本，重復(fù)步驟2-4，分別提取每個合格的電機(jī)音頻樣本的特征向量，用合格的電機(jī)音頻樣本的特征向量訓(xùn)練支持向量機(jī)，獲得合格樣本的支持向量機(jī)；

步驟6、進(jìn)行電機(jī)異音診斷時，重復(fù)步驟1-4獲得電機(jī)音頻樣本的特征向量，將特征向量輸入支持向量機(jī)進(jìn)行判別是否合格樣本。

進(jìn)一步，步驟2中，幀長L＝1S，重疊長度M＝0.5s。

進(jìn)一步，步驟3中提取音頻特征包含以下步驟：