[發明專利]礦用排水泵噪聲多時域特征聯合分析方法

在審

• 申請號: 202110344762.3
• 申請日: 2021-03-29
• 公開（公告）號: CN113160836A
• 公開（公告）日: 2021-07-23
• 發明（設計）人: 李敬兆;汪磊;秦曉偉;孫杰臣
• 申請（專利權）人: 安徽理工大學
• 主分類號: G10L19/02
• 分類號: G10L19/02;G10L25/51;G01R31/34
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發明涉及礦用排水泵噪聲多時域特征聯合分析方法，所述方法用于礦用排水泵電機的健康狀況診斷。首先，對采集的水泵電機運行時的音頻數據進行濾波處理，濾除音頻中的高次諧波，然后，對音頻信號進行預加重及分幀處理，得到平滑、短小的音頻段，最后，通過計算音頻中的峭度、短時能量和短時平均過零率三個時域特征來綜合分析判斷水泵電機的運行情況。所述方法通過水泵電機音頻信號的多時域特征的分析來進行水泵電機的健康狀況判定，可以實時診斷水泵電機的健康狀態，在保證判定準確率的前提下，判定過程更加簡便。

技術領域

本發明涉及噪聲分析技術領域，具體是礦用排水泵噪聲多時域特征聯合分析方法。

背景技術

當下，常見的電機故障及健康診斷多數的是利用振動、電流等參數進行電機的故障診斷。此種方法目前已經比較成熟，應用非常多，可以查驗絕大多數的電機健康狀況。但是，采用振動及電流等參數進行故障診斷時，大多是在頻域或時頻域下進行的，此類方法判定過程較為復雜，不夠直觀，并且此類參數的采集受設備約束較高，某些場景信號的采集并不是很方便。

而近年來，利用音頻信號進行電機故障診斷也逐漸進行人們的視野。音頻信號更直接地反應的是振源的狀態，可以更加直觀地反應出電機的問題所在。同時，很多工況下對振動等信號的采集要求非常高，音頻信號是非接觸采集，不影響設備的工作，而且音頻采集裝置更加簡單，采集速度更快，在電機健康診斷中可以更早地發現問題。

通過音頻信號對水泵電機健康狀況分析是十分可行的，不僅可以解決不同工業場景的環境束縛，同時，利用音頻信號的多時域特征進行故障的聯合分析，簡化了分析過程，也具有較高的準確度。

發明內容

本發明的目的是提出礦用排水泵噪聲多時域特征聯合分析方法，該方法利用水泵電機工作時的音頻信號來進行電機的健康狀態分析，通過對原始音頻信號的濾波、預加重及分幀處理得到平滑連接的音頻數據，再利用音頻數據的峭度、短時能量、短時平均過零率三個時域特征對水泵電機的健康狀態進行綜合分析，將水泵電機的故障扼殺在萌芽之中，保證水泵電機的正常運行。

本發明為實現發明目的采用如下技術方案：

礦用排水泵噪聲多時域特征聯合分析方法，包括以下步驟：

通過低通濾波器對水泵電機的音頻信號進行濾波處理，消除原始音頻信號中的混疊失真和高頻噪聲；

對濾波后的音頻數據進行預加重和分幀處理，減少音頻數據高頻段的信號衰減，將長段音頻數據分成若干小段數據；

計算各段音頻數據的峭度，根據計算出的峭度值判定水泵電機此刻的健康狀況；

當通過峭度值無法對水泵電機健康狀況進行判定時，計算音頻數據的短時能量、短時平均過零率，利用多時域特征參量聯合判定水泵電機的健康狀況。

進一步的，低通濾波器采用Gammatone濾波器，其時域表達式為：

式中，A是濾波器的增益，b_i是濾波器的衰減因子，f_i是濾波器的中心頻率，φ_i是偏移相位，U(t)是階躍函數。

進一步的，音頻數據的峭度計算，具體步驟如下:

定義音頻數據的n階中心統計矩，具體為:

M_n＝E[(x-μ)ⁿ],

式中，x為音頻信號，E表示期望，μ為均值

對信號n階中心統計矩來說，一階中心矩是均值，二階是方差，三階是偏度，而四階為峭度。因此，峭度定義如下：

式中，σ為標準差；