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🔥 内容介绍

1.1 总体架构

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现场设备层（声音采集+输送机状态）→ 数据传输层 → 信号处理层 → 智能识别层 → 应用展示层

1.2 核心模块功能

• 现场设备层

  ：采集托辊运行声音信号，同步记录输送机负载、转速等工况参数。

• 数据传输层

  ：将采集的音频数据（模拟 / 数字）传输至处理单元（有线 / 无线）。

• 信号处理层

  ：对原始声音信号去噪、分段，提取故障敏感特征。

• 智能识别层

  ：通过训练好的算法模型，区分 “正常托辊” 与 “故障托辊” 及故障类型。

• 应用展示层

  ：实时显示检测结果、故障报警、历史数据追溯。

---

二、硬件系统设计（核心：声音采集与传输）

硬件设计的关键是 “精准采集故障声音 + 抗工业环境干扰”，核心部件选型与布局如下：

2.1 声音采集模块

• 麦克风选型

  ：工业级驻极体麦克风（型号：WM-61A），采样率≥44.1kHz，频率响应 20Hz-16kHz（覆盖托辊故障声学频率范围），灵敏度 - 42dB±2dB，抗尘防水等级 IP65（适配矿山、电厂等恶劣环境）。

• 采集通道配置

  ：按输送机托辊布局，每 2-3 组托辊配置 1 个麦克风，沿输送机两侧对称安装，距离托辊表面 50-100cm（避免皮带摩擦直接干扰，同时保证声音强度）。

• 数据采集卡

  ：USB-6210（NI）或国产研华 USB-4711，16 位采样精度，支持 8 通道同步采集，采样率可动态调整（正常工况 16kHz，疑似故障时切换至 44.1kHz），通过以太网与上位机通信。

2.2 辅助硬件

• 防护装置

  ：麦克风加装金属防尘罩 + 硅胶防水圈，采集卡安装在防爆接线盒内（煤矿等危险环境）。

• 供电模块

  ：采用 DC 12V 宽压电源，支持电池备用（避免断电导致数据丢失）。

• 定位模块

  ：每个麦克风绑定唯一 ID，与托辊编号对应，实现故障托辊精准定位。

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三、软件系统设计（核心：信号处理与故障识别）

软件是系统的 “大脑”，核心流程为 “预处理→特征提取→智能分类”，全程基于 Python（OpenCV、Scipy、Sklearn）或 MATLAB 开发。

3.1 信号预处理（去噪 + 标准化）

工业环境中存在皮带摩擦、电机噪音、环境杂音等干扰，需先净化信号：

1. 小波阈值去噪

   ：选用 db4 小波，分解层数 3 层，通过自适应阈值剔除高频噪声（故障声音多为冲击性非平稳信号，小波变换适配性强）。

2. 谱减法

   ：提取无故障时的背景噪音频谱，从采集信号中减去，抑制稳态干扰（如电机匀速运转噪音）。

3. 信号标准化

   ：对去噪后的信号进行归一化处理（幅值映射至 [-1,1]），消除不同麦克风安装距离导致的幅值差异。

4. 信号分段

   ：按时间窗分割（窗口大小 2s，重叠率 50%），每段作为一个分析样本，保证实时性。

3.2 故障特征提取（时域 + 频域 + 时频域）

托辊故障（如轴承磨损、卡滞、外壳破损）会导致声音信号的时域、频域特征发生显著变化，需提取多维度特征实现精准识别：

（1）时域特征（反映信号幅值分布）

• 核心特征：峰值、均方根（RMS）、峭度、脉冲因子、波形因子。

• 故障敏感性：峭度（对冲击信号极敏感，轴承滚珠磨损时峭度值比正常状态高 3-5 倍）、脉冲因子（卡滞故障时冲击脉冲密集，因子值显著上升）。

（2）频域特征（反映信号频率分布）

• 核心特征：功率谱密度（PSD）、主频、谐波分量、频带能量占比。

• 故障敏感性：正常托辊频带能量集中在 500-2000Hz，轴承损坏时在 2000-5000Hz 出现明显峰值，卡滞故障时主频偏移且谐波分量增多。

（3）时频域特征（适配非平稳信号）

• 核心特征：小波包熵、梅尔频率倒谱系数（MFCC）、短时傅里叶变换（STFT）幅值。

• 优势：小波包熵可反映信号复杂度（故障时熵值降低），MFCC 模拟人耳听觉特性，对故障异响的辨识度高。

（4）特征降维

• 问题：多维度特征存在冗余，增加计算量。

• 方案：采用主成分分析（PCA）或线性判别分析（LDA），将原始 20 + 维特征降至 5-8 维，保留核心区分信息。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

[1]李爱生.基于MATLAB/AMESim联合仿真的带式输送机自动张紧装置特性研究[J].机械管理开发, 2024, 39(7):211-212.

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