[發明專利]基于人工智能和大數據的加油機異音分析及故障預警系統

在審

• 申請號: 202011092677.4
• 申請日: 2020-10-13
• 公開（公告）號: CN112233695A
• 公開（公告）日: 2021-01-15
• 發明（設計）人: 張鵬;黃日光
• 申請（專利權）人: 張鵬
• 主分類號: G10L25/51
• 分類號: G10L25/51;G01M13/00;G10L25/03;G10L25/18
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明公開了一種基于人工智能和大數據的加油機異音分析及故障預警系統。包括云端與本地端，還包括聲譜圖處理模塊，用于將實時輸入的加油機音頻信號進行處理得到線性聲譜圖；異音檢測模塊，用于對輸入的單個周期的線性聲譜圖進行分析，輸出是否有異常情況的判斷結果；故障預警模塊，用于根據加油機內部振動傳感器數據以及異音檢測模塊的結果進行故障判斷。利用本發明，可以實現加油機故障預警。

技術領域

本發明涉及人工智能技術領域，具體涉及一種基于人工智能和大數據的加油機異音分析及故障預警系統。

背景技術

目前加油機異常檢測一般通過人工巡檢的方式進行故障的排查，但由于加油機故障通常發生在加油機內部，人工檢查的方法難度較高，不適合日常巡檢。公開號為CN110493566A的文獻公開了一種基于視頻分析加油站安全識別系統，通過環境感知傳感器和視頻監控來進行故障預警的方法。所采用傳感器監測信息為溫濕度、氨氣含量、煙霧等。該方法存在的問題在于，僅能對加油站環境進行安全監督，而且所采集的信息均為故障已經發生后才會出現明顯改變，對于故障處理無法起到預警效果，處理時間存在滯后性。

發明內容

本發明的目的在于針對上述現有技術存在的缺陷，提出一種基于人工智能和大數據的加油機異音分析及故障預警系統。

一種基于人工智能和大數據的加油機異音分析及故障預警系統，包括云端與本地端，所述云端，存儲不同位置的各類型號加油機內部音頻的線性聲譜圖、聲音特征向量及向量所屬類別，所述本地端，存儲與本地加油機型號相同的不同位置的加油機內部音頻的線性聲譜圖、聲音特征向量及向量所屬類別；還包括以下模塊：

聲譜圖處理模塊，用于將實時輸入的加油機音頻信號進行處理得到線性聲譜圖，包括：

頻域變換子模塊，用于將實時輸入的加油機音頻信號變換至頻域；

周期估計子模塊，用于對去噪處理后的聲音頻譜進行周期估計；

聲譜圖獲取子模塊，用于對單個周期的音頻信號采用單幀加窗的方式進行快速傅里葉變換得到線性聲譜圖；

周期修正子模塊，用于根據加油機管線長度、彎角個數、各彎角角度、管道寬度、通用標準管線長度、通用標準彎角個數、通用標準彎角角度、通標標準管道寬度建立修正模型，將待檢測加油機管線長度、彎角個數、各彎角角度帶入修正模型，得到修正系數，利用修正系數對估計的周期進行修正；

異音檢測模塊，用于對輸入的單個周期的線性聲譜圖進行分析，輸出是否有異常情況的判斷結果，包括：

聲音特征提取子模塊，用于對輸入的單個周期的線性聲譜圖進行特征提取，得到聲音特征向量；

異音判斷子模塊，用于將聲音特征向量與本地數據庫中存儲的其他位置的同型號加油機工作狀態下的聲音特征向量進行相似度計算，若相似度小于閾值，則判斷為有異常情況；

故障預警模塊，用于根據加油機內部振動傳感器數據以及異音檢測模塊的結果進行故障判斷。

進一步地，所述進行故障判斷包括：

根據振動傳感器數據判斷是否存在共振現象，若存在共振現象，停止聲譜圖處理模塊、異音檢測模塊，并發出故障預警；

同時，對聲音頻譜圖進行分析，判斷是否為葉片或彈簧破碎卡死；若否則進一步判斷是否是管線過臟；若不是管線過臟，則進一步判斷是否出現溢流閥卡住情況。

進一步地，判斷是否為葉片或彈簧破碎卡死包括：

對本地存儲的頻譜圖進行分析，若頻率大于第一閾值，則為葉片或彈簧破碎卡死。

進一步地，判斷是否為管線過臟包括：

計算其中，T′為等分段數，A表示音頻信號幅值，若Dirty大于第二閾值，則為管線過臟。