陕西皮带机托辊异常声音监测装置

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分布式托辊监测系统的正常工作需要以下几个步骤： 1) 声呐布置——将具备本地边缘运算能力的声呐节点利用 4 芯同轴线串联，每台声呐节点配 备双声传感器。声呐节点通过 RS-485 串行总线串联，在传送带的一端通过 485 转以太网，通过网络连接到后台服务器。 2) 声呐校准——由监测中心服务器向各节点发送指令，控制节点修改检测门限阈值以完成声 呐校准、声呐自检等功能，确保传送带沿线拾音器都正常工作。该校准过程可在声呐布置前统一完成，也可以在布置完成后依据现场环境做适当修正。 3) 监测异响——托辊监测系统启动后，各个节点会不断读取当前的声音信号数据并做频谱分 析，当信号特征分量**过设定的正常阈值后，信号处理器会将该处的托辊列为异常状态，同时监测中心会循环轮询各个节点，获取信息后及时处理。 4) 异常监控与修复——监测中心服务器在收到节点的异常报告后，会实时地将托辊损坏的位置与损坏情况报告给值班人员，值班人员可以实时监听现场异常节点的声音判断是否出现严重异常，如果出现异常，在相应人员完成托辊修复工作后解除异常告警。

家电异音检测可以按照下图所示的技术途径来实施。按照机器学习的要求，通过传声器和信号采集系统进行声信号样本采集，需要注意的是采集得到的声信号既包含家电的运转声，也包括生产线的环境噪声。采用现有成熟的多种信号处理方法对所测声信号进行预处理，通过分析比较和尝试，组成较佳的信号特征向量，该向量应该能够较大程度反映家电状态信号，同时抑制环境噪声。 常用的信号特征提取方法一般包括时域、频域和时频域三类，时域的典型特征有短时能量和过零率；频域的特征种类繁多，有各种谱分析方法、线性预测系数以及梅尔频率倒谱系数等；时频特征包含短时傅里叶谱和小波谱，时频特征会带来较大的计算量，但却较能完整*地描述音频信号。

随着机电自动化技术的进步，家电生产线中许多需要体力劳动的工位逐渐被机械手所代替，但仍有很多非体力工位还离不开人，比如视检和听检工位，不需要人的体力或操作，而要靠人的眼睛和耳朵来判断产品的某项指标是否品质合格，这样的工位就需要人工智能才能很好完成替代。 由于图像处理技术的迅猛发展，视检工位目前已有了很多很好的替代方案，但由于产线上声环境复杂，检测规则难易实现简单的参数化描述，听检工位目前大多还是要靠人工来完成。但是，人工听检存在下图列出的种种问题，已难以满足产线智能化升级的需要。从表中也可以看出，人工听检的缺点正好就是人工智能检测的优势所在。

2018年4月，联丰迅声成立于历史文化名城古都西安，于同年9月获得英诺天使的种子轮投资。是一家以机器听觉为**的AIoT解决方案提供商，主要从事环境声音信号处理、声音识别、声源定位及相关的声学软、硬件产品研发与服务，并于2020年12月荣获“****企业”认定。

公司**技术团队由西北工业大学博士与硕士组成，环境声音事件检测技术和**前布局的ESR环境声目标识别技术处于**良好地位。连续数年参与世界**声学赛事，排名均位列top 3。是国内为数不多的同时自主掌握声呐硬件设计与算法软件开发的团队。