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申请/专利权人：中冶赛迪工程技术股份有限公司
摘要：本发明涉及一种基于卷积神经网络的高炉异音监测方法，属于设备故障监测技术领域，包括以下步骤：S1：采集高炉放散阀的音频信号并进行预处理；S2：对音频信号进行特征提取，提取适合高炉场景的多维特征序列；S3：构建异音故障识别模型，收集异常音频的多维特征序列进行训练，判断时段样本是否产生异音；S4：针对异音特征序列，对应常见的故障行为和特征量的变化建立映射关系，判断异常事件类型；S5：针对检测到的异音事件，现场前端根据厂级管理规范发出声光报警信号，后端产生报警联动，实现提前预警。
主权项：1.一种基于卷积神经网络的高炉异音监测方法，其特征在于：包括以下步骤：S1：采集高炉放散阀的音频信号并进行预处理；S2：对音频信号进行特征提取，提取适合高炉场景的多维特征序列；S3：构建异音故障识别模型，收集异常音频的多维特征序列进行训练，判断时段样本是否产生异音；S4：针对异音特征序列，对应常见的故障行为和特征量的变化建立映射关系，判断异常事件类型；S5：针对检测到的异音事件，现场前端根据厂级管理规范发出声光报警信号，后端产生报警联动，实现提前预警。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中冶赛迪工程技术股份有限公司 一种基于卷积神经网络的高炉异音监测方法、系统及介质
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