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道多通道音频采集与智能融合磨煤机故障声本发明属于工业设备故障检测应用技术领2所述多通道音频采集模块，用于全面捕捉磨煤机运行时的声音信号所述音频预处理与声谱图转化模块，用于对多通道音频采集模块采所述加权融合模块，用于对音频预处理与声谱图转化模块处理后的所述故障判断与决策模块，用于对加权融合模块处理后融合声谱图进所述告警推送模块，用于对故障判断与决策模块处理后的信息进2.根据权利要求1所述的多通道音频采集与智能融合磨煤机故障声纹识别系统识别方3.根据权利要求2所述的多通道音频采集与智能融合磨煤机故障声纹识别系统识别方对于磨煤机主轴承，在轴承座的不同方位安装至少三个麦克风，分别4.根据权利要求2所述的多通道音频采集与智能融合磨煤机故障声纹识别系统识别方35.根据权利要求2所述的多通道音频采集与智能融合磨煤机故障声纹识别系统识别方6.根据权利要求2所述的多通道音频采集与智能融合磨煤机故障声纹识别系统识别方或其他合适的相关性度量方法得到；7.根据权利要求6所述的多通道音频采集与智能融合磨煤机故障声纹识别系统识别方4的门控循环单元(GRU)或长短期记忆网络(LSTM)中的门控机制，通过控制信息的流动和遗8.根据权利要求2所述的多通道音频采集与智能融合磨煤机故障声纹识别系统识别方对声谱图特征的分析采用特征提取算法，提取关键特征9.根据权利要求8所述的多通道音频采集与智能融合磨煤机故障声纹识别系统识别方56[0010]本发明的第二方面提供多通道音频采集与智能融合磨煤机故障声纹识别系统识滤7方o:为噪声信号的方差。用图结构表示声谱图中的频率和时间关系是将声谱图中的每个频率点视为图中的节点所8[0044]作为优选实施方式，在对声谱图进行特征提取时，可采用梅尔频率倒谱系数[0046]所述计算机可读存储介质上存储多通道音频采集与智能融合磨煤机故障声纹识构结合门控神经网络分析声谱图的频率和时间关系，能更好捕捉复杂时空模式和动态变9后进行FFT得到频谱，然后通过梅尔滤波器组对频谱进行滤波，将频率尺度转换为梅尔尺主轴承较高的重要性权重。可以采用层次分析法(AHP)等方法对各部位的重要性进行量化[0069]c.对各部位的声谱图进行特征提取，[0071]a.对于频率相关性，计算声谱图中每个频率点对应的特征向量之间的相关系数[0075]e.隐藏层采用门控循环单元(GRU)或长短期记忆[0076]f.输出层使用全连接层加上softma以及故障部位和类型的概率分布。例如，输出结果可能是一个向量[p正常,p主轴承故障,[0082]c.系统通过编程接口与手机短信平台和电子邮件系统进行对接。当检测到故障[0089]将不同部位的声谱图信息整合为一个更能综合反映磨煤机运行状态的融合声谱音频采集与智能融合磨煤机故障声纹识别系统识别方法[0095]所述计算机可读存储介质上

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