提出了一种阀厅中设备声音故障识别算法,实现了在阀厅智能巡检机器人下对设备的智能检测和状态识别.首先,使用机器人携带的拾音器采集待检测设备的声音信号.其次,使用小波分解将信号由时域转化为频域,获取信号的第五层细节系数作为新声音信号.最终,提取新声音信号的质心、方差、能量和熵作为特征向量,使用BP神经网络来识别声音信号判断设备的运行状态.实验结果显示,该算法能实现设备故障诊断功能,算法简单、准确率高的特点.
阀厅巡检机器人 声音识别 小波分解 BP神经网络