設備聲紋識別通過采集與分析運行聲音，實現故障早期預警與非侵入式監測。對開關這類旋轉機械尤為適用。

一、系統總體架構

感知層

傳感器選型：高靈敏度壓電式聲發射傳感器或工業MEMS麥克風，頻響范圍20 kHz–1 MHz。

布點方案：

電機外殼近軸承端；

葉片軸軸承座；

如有減速機構，布置在齒輪箱殼體。

安裝要求：使用磁性底座或膠粘，保證剛性耦合，避免結構噪聲衰減。

邊緣層

信號調理：前置放大、抗混疊濾波。

特征提取：

時域：RMS、峰值、峭度、脈沖計數；

頻域：主頻、頻譜質心、帶寬；

時頻域：小波包能量熵、MFCC。

本地決策：對明顯異常（如沖擊脈沖激增）做本地告警，減少云端依賴。

平臺層

模型訓練：基于歷史故障數據，訓練SVM/CNN等分類模型，區分“正常"“軸承早期損傷"“齒輪嚙合異常"“異物摩擦"等狀態。

在線推理：實時音頻流經特征提取后送入模型，輸出健康評分與故障概率。

應用層

可視化健康趨勢；

與振動、溫度等多模態數據融合，提升診斷準確率；

觸發預測性維護工單。

二、關鍵技術要點

噪聲控制：采用自適應濾波、盲源分離（BSS），并利用多傳感器陣列做波束成形，聚焦設備本體聲源。

環境適配：針對不同現場背景噪聲（風機、輸送機），建立環境噪聲模型并在線扣除。

模型泛化：通過數據增強（變速、加噪、混響模擬）提升模型對不同型號、安裝位置的適應性。