一种基于声音识别的在轨蒸发地面试验真空泵故障诊断智能方法与流程

1.本发明属于航天系统在轨蒸发地面试验设备运行状态监测领域，具体涉及一种基于声音识别的在轨蒸发地面试验真空泵故障诊断智能方法。

背景技术：

2.随着深空探测技术的不断发展，低温推进剂已被广泛应用于上面级、探月、及空间燃料站等航天领域。由于航天器在轨飞行过程中受到太阳辐射、地球反照及红外辐射等外热流影响，将会造成低温推进剂吸收热量进而大量蒸发。因此，为满足航天器正常运行需求，对低温推进剂的长时间贮存提出了很高的需求。因此，低温推进剂的长期在轨贮存技术是深空探测的关键技术之一。
3.因此，需要在研制阶段开展地面模拟试验研究，即通过模拟宇宙空间的高真空、冷黑、太阳辐射等环境，检验系统性能，同时发现可能出现的潜在问题，为后续的在轨飞行提供数据支持。
4.在轨蒸发试验通常持续时间较长，单次试验时间为20-40天，在此期间，需要保证所有相关设备正常稳定地工作。目前，在轨蒸发地面试验在地面的真空舱内进行，即低温推进剂贮箱安装好测量传感器后，放置在真空舱内通过转接电缆将信号传输出真空舱，进行信号的采集和处理。为了更好地模拟贮箱在天状态，试验过程中，需要通过真空泵对真空舱进行抽真空操作，即真空泵需要在20-40天内持续处于工作状态；因此需要工作人员对泵的工作状态进行监控。
5.目前常用的设备状态监控方法包括安装监控传感器和视频采集两种，前者通过在设备的输入和输出线路上安装反馈传感器，监控传感器的输出，进而判断设备的工作状态；后者通过在现场安装摄像头，实时采集设备自带的工作面板显示屏上的信号，通过图像识别算法判断设备的工作状态。由于传统的大功率真空泵线路封装后不易改造，且由于传统的真空泵只有启动-停止两种状态，通常没有工作面板显示其输入输出状态，因而上述两种方法对真空泵的运行状态监测均不适用。因此，如何对在轨蒸发试验过程中真空泵的工作状态进行监测，是目前亟需解决的问题。

技术实现要素：

6.有鉴于此，本发明提供一种基于声音识别的在轨蒸发地面试验真空泵故障诊断智能方法，旨在实现在轨蒸发试验过程中泵工作状态的监测，对真空泵出现的故障进行识别。
7.本发明的技术方案涉及一种利用声音检测的智能识别方法：将声音信号采集装置安装在试验现场，实时采集声音信号，采集到的信号上传至分析服务器，利用声音检测模型对声音信号进行处理，识别真空泵发出的声音，以此判断真空泵是否存在故障。具体包括如下步骤：
8.1)将声音信号采集装置安装于试验现场真空泵附近，保证声音信号采集装置能够
清晰准确地采集到真空泵在工作时发出的声音；
9.2)将采集到的真空泵发出声音信号传输到分析服务器；
10.3)在分析服务器上，利用声音检测模型，对接受到的声音信号进行检测，识别真空泵发出的声音，判断真空泵当前是否存在故障；
11.4)依据识别结果，分析服务器对存在故障的泵进行提示，发出故障警报，现场工作人员可据此采取进一步的操作。
12.其中，所述的声音信号采集装置包括声音传感器、信号调理模块和数据采集器，可以采集试验现场全部或部分声音信息，采集时间可以是整个试验过程的任意阶段。
13.具体地，声音传感器用于实时采集现场的声音信号；信号调理模块用于对采集到的声音信号进行调理和放大；数据采集器用于对声音信号进行a/d转换、记录和存储。
14.其中，所述的声音信号传输，是将声音信号采集装置采集到的声音信号，利用信号传输电缆到分析服务器上。
15.较佳地，所述的信号传输电缆为抗衰减电缆，能够降低声音信号的衰减。
16.较佳地，所述的声音检测模型可以对各个真空泵发出的声音信号进行检测，在本方案中，预先对声音检测模型进行训练，使其能够识别真空泵的正常及故障状态的声音。
17.具体地，声音检测模型的工作原理为：
18.1)收集试验现场可能出现的全部声音，包括泵在各种工作状态下发出的声音，现场电源和其他设备工作时的声音，人员的说话声、脚步声及所有可能出现在现场的声音信息；制作成声音样本；
19.2)对声音样本中真空泵的正常及故障状态的声音进行分离和标注，制作成检测样本；
20.3)利用检测样本对声音检测模型进行训练，得到真空泵故障检测器；
21.4)将真空泵故障检测器用于对声音信号采集装置采集的试验现场声音信号中包含的真空泵的声音进行检测；
22.5)若真空泵存在故障，则提示存在故障的真空泵，并发出警报。
23.与现有技术相比，本发明具有以下的有益效果：
24.本发明通过声音信号采集装置采集真空泵工作时现场的声音；利用声音检测模型检测音频中包含的声音信息，识别真空泵发出的声音，进而判断泵当前的工作状态，及时发现泵存在的故障。与现有技术相比，本发明所示的技术方案基于声音信号的采集和识别方法，有效地判断真空泵工作状态，对泵的故障进行诊断。
附图说明
25.此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本技术的一部分，本发明的示意性实施例及其说明仅用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：
26.图1为本发明的一种基于声音识别的在轨蒸发地面试验真空泵故障诊断智能方法步骤示意图；
27.图2为各部分组成示意图；
28.其中，附图标记：(1)为声音信号采集装置、(2)为信号传输电缆、(3)为分析服务器、(1.1)为声音信号传感器、(1.2)为信号调理模块、(1.3)为数据采集器。
具体实施方式
29.以下分别结合附图，就本发明中涉及的基于声音检测识别的在轨蒸发地面试验真空泵故障监测方法，给出进一步的说明。
30.本实施例设定试验现场真空泵2台，名称分别为真空泵1和真空泵2。在轨蒸发试验过程中，真空泵1和真空泵2可以同时启动，也可以单独启动。设定真空泵的故障为缺油运行。一种基于声音识别的在轨蒸发地面试验真空泵故障诊断智能方法，涉及到的具体操作方式如下：
31.n1：声音信号采集
32.现场放置声音信号采集装置(1)，用于采集现场的声音信号；
33.其中，所述的声音信号采集装置(1)主要包括声音信号传感器(1.1)、信号调理模块(1.2)、数据采集器(1.3)，如图1所示；
34.在本实施例中，声音信号传感器(1.1)采用静电电容式驻极体话筒，信号调理模块(1.2)为硬件滤波器，数据采集器(1.3)为hbm公司生产的genesis数据采集设备，采样率最高可达10ks/s。
35.n2：声音信号传输
36.信号传输电缆(2)用于将声音信号采集装置(1)采集到的信号传输到分析服务器(3)；
37.在本实施例中，用于传输声音信号的电缆(2)是styv系列低噪声电缆。
38.n3：声音检测模型训练
39.在本实施例中，需要预先对声音检测模型进行训练，具体为采用基于深度神经网络的声音识别方法；
40.具体地，采用deep speaker(chao li，et al.deep speaker：an end-to-end neural speaker embedding system)语音识别算法；
41.进一步地，对deep speaker模型的训练，通过预先导入试验现场各种声音样本进行，其包括：
42.1)通过声音信号采集装置(1)采集试验现场各种声音信息，制作声音样本，声音样本中分别包含真空泵1和真空泵2正常工作和故障状态的声音；
43.2)对声音样本中真空泵1和真空泵2的正常及故障状态的声音进行分离和标注，制作成检测样本；
44.3)检测样本用于对deep speaker模型进行训练，训练后的声音检测模型为真空泵故障检测器。
45.较佳地，训练后得到的真空泵故障检测器能够识别真空泵1和真空泵2的故障。
46.n4：声音信号识别
47.在本实施例中，利用真空泵故障检测器对试验现场采集到的声音信息进行处理，检测真空泵1和真空泵2的工作状态，识别真空泵的故障。
48.较佳地，真空泵故障检测器检测的结果为真空泵是否存在故障，若存在故障，则同时得到故障真空泵的名称等。
49.n5：识别结果发送
50.在本实施例中，分析服务器向现场人员提示故障泵的名称，同时发出故障警报。
51.综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：

1.一种基于声音识别的在轨蒸发地面试验真空泵故障诊断智能方法，其特征在于，包括：声音信号采集：通过声音信号采集装置，采集试验现场的声音信号；声音信号传输：将采集到的试验现场声音信号传输到分析服务器；声音信号识别：在分析服务器上，对采集到的所有声音信号进行处理，检测真空泵发出的声音，识别各个真空泵当前的工作状态，判断各真空泵是否存在故障；识别结果发送：若真空泵存在故障，由分析服务器发出警报信息；其中，所述的声音信号识别，是在分析服务器上，利用声音检测模型，识别试验现场中采集到的真空泵的声音；所述的声音检测模型的工作原理为：1)收集试验现场可能出现的全部声音，制作成声音样本；2)对声音样本中真空泵的正常及故障状态的声音进行分离和标注，制作成检测样本；3)利用检测样本对声音检测模型进行训练，得到真空泵故障检测器；4)将真空泵故障检测器用于对声音信号采集装置采集的试验现场声音信号中包含的真空泵的声音进行检测；5)若真空泵存在故障，则提示存在故障的真空泵，并发出警报。2.如权利要求1所述的一种基于声音识别的在轨蒸发地面试验真空泵故障诊断智能方法，其特征在于，所述的声音信号采集装置包括声音传感器、信号调理模块、数据采集器和配套，声音信号采集装置用于采集试验现场的全部或部分声音信息，采集时间可以是整个试验过程的任意阶段。3.如权利要求1所述的一种基于声音识别的在轨蒸发地面试验真空泵故障诊断智能方法，其特征在于，所述的声音信号传输，是将声音信号采集装置采集到的声音信号，利用电缆传输到分析服务器上。4.如权利要求1所述的一种基于声音识别的在轨蒸发地面试验真空泵故障诊断智能方法，其特征在于，所述的识别结果发送，是根据声音检测模型的真空泵声音识别结果，由分析服务器发送的真空泵存故障信息，包括真空泵的名称或编号，及故障警报等。

技术总结

一种基于声音识别的在轨蒸发地面试验真空泵故障诊断智能方法，针对在轨蒸发地面试验对真空泵工作状态的监控需求，对真空泵的故障进行检测。将声音采集装置安装在试验现场，实时采集声音信号，采集到的信号上传至分析服务器，通过声音检测模型对音频数据进行检测，并对真空泵发出的声音进行识别，以此判断真空泵是否存在故障。是否存在故障。是否存在故障。