利用語音識別技術判斷機電故障的製作方法

2023-04-30 22:46:56

專利名稱：利用語音識別技術判斷機電故障的製作方法
技術領域：
該發明是利用語音識別技術判斷工業領域中的機電類電器故 障的智能化自控檢測系統。應用範圍主要包括汽輪發電機的故障診斷， 一般電動機的故障診斷，以及汽車等機械電器類的故障診斷等。
背景技術：
目前對於一般的機電類的設備故障診斷，採用的方法是根 據不同電器類型的機電產品，採用不同類型的傳感器，採集機電設備 在工作中的電流、電壓、溫度、溼度等信息傳入相應分析設備，如計 算機或單片機等，進行定量、定性的分析，檢測。對於簡單的設備和 簡單故障還可以，對於複雜的情況處理起來就很難。大部分傳感器是 接觸式的，在應用上也十分不便。儘管近代對於一些複雜的設備，採 用了超聲波探傷、雷射檢測等手段，但成本和效果方面，在一些領域 也存在不少問題，例如在汽輪機故障檢測方面，就不能做到故障的初 期階段的明確發現和有效檢測。該發明釆用的是一種全新的非接觸式 的測量監測方法和理論計算手段。是利用語音識別技術來判斷和檢測、 監測機電類的故障的 一種全新方法。

發明內容
所謂語音識別，是指運用計算機系統對語音所承載的內容和說 話人的發音特徵等所進行的自動識別。計算機語音識別過程與人對語音識 別處理過程基本上是一致的。目前主流的語音識別技術是基於統計模式識 別的基本理論。 一個完整的語音識別系統可大致分為三部分
(1) 語音特徵提取目的是從語音波形中提取隨時間變化的語音特 徵序列。
(2)聲學模型與模式匹配(識別算法)聲學模型是識別系統的底層 模型，並且是語音識別系統中最關鍵的一部分。聲學模型通常由獲取的語 音特徵通過訓練產生，目的是為每個發音建立發音模板。在識別時將未知的語音特徵同聲學模型(模式)進行匹配與比較，計算未知語音的特徵矢 量序列和每個發音模板之間的距離。聲學模型的設計和語言發音特點密切 相關。聲學模型單元大小(字發音模型、半音節模型或音素模型)對語音 訓練數據量大小、系統識別率，以及靈活性有較大影響。
(
3)語義理解計算機對識別結果進行語法、語義分析。明白語言的 意義以便作出相應的反應。
目前.*語音識別技術已比較成熟，該發明是利用此技術的特殊識別方法 轉而用於機電類的故障診斷。我們可以將一般機電類在工作中發出的機械 聲波，超聲波看成是一種特殊的機械"語言"，這種"語言"可以表達機械 的各種不同的信息，正常的與不正常的工作信息等等。對這些"語言"信 息也像語音識別技術一樣，分門別類，採用語音特徵提取，聲學模型與模 式匹配(識別算法)，語義理解等技術，從而完成對於機電類故障的技術診
例如該技術應用於汽輪機的故障診斷效果是十分顯著的。以前，人類對於汽輪機及一般的機電類的故障診斷是採用人工診斷，主要採用耳聽方式。 從二十世紀70年代，隨著人工智慧理論、信號處理技術、電子技術、單片
機技術的迅速發展，使得應用智能診斷技術對發電機組這樣複雜的系統進 行實時狀態監控和故障診斷成為可能。但是目前的智能診斷技術基本是停 留在超聲波，雷射等的進行物理監測方法上。在數學理論的應用上也僅僅 停留在某一頻域或時域的某一頻率或某一波形上進行研究的範疇。
而該發明拓展和擴大了對機電類故障檢測的方法。將語音識別技術的實際 和理論應用拓展出了一個"從機器識別人類語言到機器識別機電類語言"
新的領域。在數學理論應用上，語音識別技術中的聲紋判別是將時域與頻 域同時疊加在一起進行研究的方法，是一種全新的技術。將之應用於機電
類的故障"語言"研究是該發明的主要^r徵。該發明將語音識別系統的三 部分，即語音特徵提取、聲學模型與模式匹配(識別算法)、語義理解轉用 於機器"語言"的語音特徵提取、聲學模型與模式匹配(識別算法)、機器 "語言"的語義理解，是該技術的基本核心內容。在這個基礎上，又根據 不同的機器"語言"特徵，修改相關的數學計算參數，達到可以檢測和檢 控機電設備在線過程中的十分微細的變化，對於故障的初期診斷起到同類 檢測手段不可達到的作用。


圖1是整個系統的原理圖， 機電設備發出機械聲波和超聲波， 系統經過麥克風和超聲波傳感器對機械聲波和超聲波的採集，錄入到語音 識別專用型單板機，並用單板機內的軟體功能進行對機器"語音"信號的 特徵提取、匹配計算、樣本模型比對處理。在提取樣本模型的過程中是利 用計算機內強大的數據存儲能力，將已被"訓練"好的數百到數千條語言 樣本逐一提出，與單片機剛剛錄入的經過特徵提取的機器"語言"信號比 對。得到最佳比對結果。並針對這一比對結果，從已知的資料庫中得到何種故障的診斷答案。
圖2是系統單元示意圖 圖3是系統外型示意圖
具體實施方法
該發明的計算機處理系統是由以下主要部分組成。硬體部分為寬頻帶的麥 克風或極柱式話筒及超聲波傳感器、語音採集和處理用的單板機、臺式計 算機或筆記本式計算機、遠程通訊用的RS485或422埠及相應的傳輸電纜。
軟體部分為機器"語音"信號傳感輸入、特徵提取、匹配計算、樣本模型、 訓練後的機器"語音"樣本資料庫。具體過程是，將正在工作中的機器發 出的機械聲波和超聲波用寬頻帶的麥克風或極柱式話筒及超聲波傳感器採 集輸入到語音採集和處理用的單板機。利用單板機內軟體進行特徵提取、
匹配計算。將這一時間段的機器"語言"與計算機樣本資料庫中的各種機 器"語言"樣本逐一進行比對，找出最佳的匹配樣本，得出結論。將此結 論用圖形和數據表達的方式顯示在屏幕上，以供技術人員進行手工或自動 的故障判別和技術控制。在此之前的計算機樣本資料庫中的各種機器"語 言"樣本，是經過多次的、各種不同條件下的機器"語言"錄入到計算機 資料庫中。這一過程在語音識別技術中也稱為"訓練"過程。對於新的樣 本信號，計算機通過軟體自動實現"補入增加"，"自動學習"，達到智能 化的目的。
權利要求
1 利用語音識別技術判斷汽輪機及機電類故障，實現「從機器識別人類語言到機器識別機電類語言」的技術拓展。
2 應用語音識別技術中的聲紋判別方法，即時域與頻域同時疊加在一起 進行研究的方法，判別汽輪機機電類的故障"語言"是該發明的主要特徵。
3 系統工作原理是對機電設備發出機械聲波和超聲波，通過麥克風和超聲波傳感器對機械聲波和超聲波採集並錄入到單板機，並用語音識別單板機內的軟體功能進行對機器"語音"信號的特徵提取、匹配計算、 樣本模型比對處理。在提取樣本模型的過程中是利用計算機內強大的數據存儲能力，將已被"訓練"好的數百到數千條語言樣本逐一提出，與單片機剛剛錄入的經過特徵提取的機器"語言"信號比對。得到最佳比對結果。並針對這一比對結果，從已知的資料庫中得到何種故障的診斷答案。
全文摘要
該發明拓展了對汽輪機及機電類故障檢測的方法。將語音識別技術的應用拓展出了一個「從機器識別人類語言到機器識別機電類語言」的新領域。在理論應用上，將語音識別技術中的聲紋判別的方法應用在機電故障判別上。系統經過麥克風和超聲波傳感器對機械聲波和超聲波的採集，錄入到語音識別單板機，並用單板機內的軟體功能進行對機器「語音」信號的特徵提取、匹配計算、樣本模型比對處理。提取樣本模型的過程中是利用計算機內數據存儲能力，將已被「訓練」好的多條語言樣本逐一與單片機剛剛錄入的經過特徵提取的機器「語言」信號進行比對。得到最佳結果和結論。
文檔編號G01H11/00GK101344576SQ20071013061
公開日2009年1月14日 申請日期2007年7月11日 優先權日2007年7月11日
發明者湯京樂 申請人:湯京樂