声纹振动监测，设备缺陷故障的“听诊器”

　　作为工业生产能够正常运行的基础，设备的可靠性是诸多石化工厂保障中的重要一环。设备在运行时产生的声学和振动信号包含了大量的状态信息，尤其当发生缺陷或故障后，其声纹及振动特征也会根据磨损程度而发生不同程度的改变，可以作为诊断缺陷及故障的重要特征参量。

　　从前，需要巡检师傅依靠经验对振动和声音异常做出判断，当时间域信号特征比较明显的时候，通过对声音和振动的判断，有经验的巡检人员就可以判断出缺陷或故障所发生的位置，从而进行进一步检测。但不同的设备结构组成不同，复杂程度也不尽相同，即便是有多年经验的运检人员，也不一定能够完全将各种情况全部记录在册。

　　而且，人工巡检只能通过“望、闻、问、切”等传统方式对巡检场所进行大致的评估，每一小时就要进行一次巡检，劳动强度大、准确率低、危险系数高，过于依靠人工还容易出现少测、漏测的情况。

　　随着工业迅速发展，设备的技术复杂度逐渐提高，传统人工听诊的方法既无法随时实施，又不能准确识别故障类型，无法满足现代化设备智能管控的需求。针对当前传统设备状态信息采集水平偏低、设备自检自诊能力不足等痛点，越来越多的企业开始引入智能化设备来进行辅助监测。

　　七腾机器人装配贴片式声纹及振动传感器，通过声纹及振动传感器获取设备声纹数据、振动位移以及振动速度数据，将声纹和振动信号转换为语谱图和图像，通过深度学习技术提取图像特征，判断图像对应的声纹和振动信号是否为异常，通过分析声纹和振动数据实时监测被测设备是否正常运行，从而实现设备故障隐患早发现早诊断，避免重大安全生产事故的发生，把发现隐患的关口前移，防患于未然。

　　同时，七腾机器人还具备实时音频检测及分析技术，对场站内异常声音做模型训练，实现异常声音检测，同时对检测声音做识别分类学习，如出现设备发出异常的声音或环境里面出现异常的物体，能够自动检测判断并预警。节省了大量的人力和物力。

　　与人工巡检相比，机器人的介入，无疑是为企业智能化转型提供了强有力的基础。在某些重复度高、危险性大的巡检区域，以“机巡”代替“人巡”的方式，不但为巡检人员了提供了良好的工作环境，减少了安全隐患的发生，还能够为企业实现降本增效，加快向智能化工厂建设进程。