基于声音信号的输送皮带托辊状态监测与故障诊断方法
这是一篇关于输送皮带机,托辊故障,声音信号,包络谱峭度,声源定位的论文, 主要内容为输送皮带机具有操作简单,运输成本低,运输效率高等优势,在火电厂燃煤输送系统中得到广泛应用。受国家政策和企业生产需求导向,煤场及燃煤输送系统的全封闭式运行成为当前电厂改造的重要内容,燃煤输送系统全封闭后会引入一系列新的问题:封闭空间内粉尘浓度大,不利于巡检人员长期作业,同时夏季高温,作业人员存在重大职业健康风险;封闭空间狭小,不利于搭建巡检机器人轨道;托辊数量众多,若采集振动信号,需要布置大量的振动传感器,现场布线复杂且成本较高。托辊发生故障时产生的声音信号含有故障信息成分,因此本文以声音信号为分析媒介,提出了一种将故障诊断与声源定位相结合的托辊轴承故障监测方法,在理论研究的基础上,设计开发了输送皮带托辊状态监测与故障诊断系统,本文主要研究内容如下:(1)介绍输送皮带机主要构件的作用及常见故障,针对输送皮带机中故障率较高的托辊轴承,从信号处理的角度分析其故障机理、时域/频域特征表征方法、传递过程中存在的干扰及时域/频域表现、共振解调类信号处理方法。(2)输送皮带机运行环境恶劣,声学传感器采集的声音信号中往往含有大量传递路径耦合的干扰成分,针对这一问题,本文提出一种以变分模态分解(VMD)作为声音信号频带分割方法,结合包络谱峭度指标识别敏感分量的故障诊断方法。首先,利用VMD方法将声音信号分解成若干个IMF分量;然后,利用包络谱峭度指标相较于时域峭度指标在应对强背景噪声和偶然冲击方面的优越性,实现对含有托辊故障成分的IMF分量的选择;最后,对选定的IMF分量进行广义互相关时延估计,通过时延域中互相关系数最大值所对应的时间差,能够得出故障声源位置。实验结果表明,所提方法能够从传递路径耦合干扰成分中提取到托辊故障的周期性故障信息,实现准确的故障声源定位。(3)在上述理论研究的基础上,为实现算法的集成化和可视化,开发了一套基于声音信号的输送皮带托辊状态监测与故障诊断系统。该系统以Python与Py Qt为开发环境,设计系统用户界面和子程序模块,子程序模块能够实现数据采集卡驱动、数据采集、信号处理(故障特征提取与声源定位)、数据存储、历史数据读写等功能。将开发的用户界面在实际工况环境中测试,结果表明开发的系统具有较好的诊断性能。
基于音视频流处理技术的会议室管理平台的研究与实现
这是一篇关于会议室管理,微服务治理,音视频流,声源定位,SRP-PHAT-SSC,TDOA,RTMP,流媒体服务器的论文, 主要内容为随着信息化社会的发展,作为正式沟通场所的会议室数量也逐步增多。信息化会议室管理系统的出现是为了解决会议室难以管理的问题,以减少人力管理成本和简化会议预约等流程。然而,目前大多数公司或学校的会议室管理系统只有信息化数据的处理,无法对会议过程进行有效还原。随着音视频技术的发展,多媒体技术已经完全融入了我们的生活中,视频和图片能够对场景进行高度还原。本文通过音视频流处理技术对于每一场会议进行自动录制保存,以便在后续的回顾、分享与宣传上给观看者最直观的感受,通过小型麦克风阵列进行三维层面的室内声源实时定位和摄像头角度控制,让与会者能够全身心投入到会议中,使得会议空间更具人性化和智能化。同时,本文搭建了会议室管理平台,用于提供会议室管理、会议预订和审批、监控等功能,形成一个功能较为完善的会议室管理平台。本文的主要工作概括如下:(1)根据基于音视频流的Web平台需求,对硬件和软件的总体架构进行了分析与设计。使用前后端分离的开发模式,后端使用微服务架构,并提供微服务治理模块。(2)针对SRP-PHAT-SSC声源定位算法实时性不高的问题,提出了一种与TDOA高实时性定位算法组合的改进算法,根据仿真结果,改进算法在实时性和鲁棒性方面都有了提升。由于实际会议室场景中的信噪比低、麦克风位置不准确带来误差,对定位计算改进了处理流程,并在实际场景中做了验证。(3)针对摄像头的连接数极少和RTSP视频流在Web端不易播放的问题,对摄像头原始的流媒体传输协议进行了转码操作,使用RTMP协议传输,选择并搭建了轻量级的流媒体服务器,实现了Web端的直播和点播播放器。对Nginx流媒体直播服务器进行了性能测试与分析。(4)对会议室管理平台的业务进行了需求分析,设计并实现了系统的数据库和业务模块,将硬件调用与Matlab计算融入进Web平台,完成了Web端的开发和服务器部署,并进行了性能测试。研究结果表明,本文的硬件架构设计可以满足单个会议室内的声源定位和自动录制;改进的定位计算使得SRP-PHAT-SSC算法的鲁棒性、实时性和准确率得到了提高;当流媒体服务器的并发连接数为809时,可以稳定保持连接状态,75分钟之后仍然可以稳定发送和接收数据,软件平台在1000个并发连接数的情况下可以保持稳定快速的访问;通过系统的业务分析,展示了本文平台的方便性,可在一定程度上节省对会议室的管理成本。
基于音视频流处理技术的会议室管理平台的研究与实现
这是一篇关于会议室管理,微服务治理,音视频流,声源定位,SRP-PHAT-SSC,TDOA,RTMP,流媒体服务器的论文, 主要内容为随着信息化社会的发展,作为正式沟通场所的会议室数量也逐步增多。信息化会议室管理系统的出现是为了解决会议室难以管理的问题,以减少人力管理成本和简化会议预约等流程。然而,目前大多数公司或学校的会议室管理系统只有信息化数据的处理,无法对会议过程进行有效还原。随着音视频技术的发展,多媒体技术已经完全融入了我们的生活中,视频和图片能够对场景进行高度还原。本文通过音视频流处理技术对于每一场会议进行自动录制保存,以便在后续的回顾、分享与宣传上给观看者最直观的感受,通过小型麦克风阵列进行三维层面的室内声源实时定位和摄像头角度控制,让与会者能够全身心投入到会议中,使得会议空间更具人性化和智能化。同时,本文搭建了会议室管理平台,用于提供会议室管理、会议预订和审批、监控等功能,形成一个功能较为完善的会议室管理平台。本文的主要工作概括如下:(1)根据基于音视频流的Web平台需求,对硬件和软件的总体架构进行了分析与设计。使用前后端分离的开发模式,后端使用微服务架构,并提供微服务治理模块。(2)针对SRP-PHAT-SSC声源定位算法实时性不高的问题,提出了一种与TDOA高实时性定位算法组合的改进算法,根据仿真结果,改进算法在实时性和鲁棒性方面都有了提升。由于实际会议室场景中的信噪比低、麦克风位置不准确带来误差,对定位计算改进了处理流程,并在实际场景中做了验证。(3)针对摄像头的连接数极少和RTSP视频流在Web端不易播放的问题,对摄像头原始的流媒体传输协议进行了转码操作,使用RTMP协议传输,选择并搭建了轻量级的流媒体服务器,实现了Web端的直播和点播播放器。对Nginx流媒体直播服务器进行了性能测试与分析。(4)对会议室管理平台的业务进行了需求分析,设计并实现了系统的数据库和业务模块,将硬件调用与Matlab计算融入进Web平台,完成了Web端的开发和服务器部署,并进行了性能测试。研究结果表明,本文的硬件架构设计可以满足单个会议室内的声源定位和自动录制;改进的定位计算使得SRP-PHAT-SSC算法的鲁棒性、实时性和准确率得到了提高;当流媒体服务器的并发连接数为809时,可以稳定保持连接状态,75分钟之后仍然可以稳定发送和接收数据,软件平台在1000个并发连接数的情况下可以保持稳定快速的访问;通过系统的业务分析,展示了本文平台的方便性,可在一定程度上节省对会议室的管理成本。
声定位与识别系统的信号处理研究
这是一篇关于被动声探测,声源定位,声源识别,时延估计的论文, 主要内容为声源探测技术因能够处理传统探测技术中无法解决的诸多问题而被广泛关注,可以分为主动声源探测和被动声源探测两种,其中被动声源探测技术是传感器与阵列设计、信号前置处理、无线通信、数据高精度采集等技术共同发展的应用结果,由于设备利于携带、隐蔽性较好且测量的精度较高被应用于各个领域。本文针对设计一款能够实时识别与定位被动声探测系统的需求,主要从理论研究、软硬件设计、系统的实际环境测试三个方面进行研究:(1)首先设计了被动声探测系统的整体流程与框架,主要分为硬件框架和软件框架。在硬件方面针对实际环境进行了声传感器的选型和阵列尺寸的设计;选择了IAC-IMX6UL-KIT作为系统的处理器,ADS7828作为同步采样芯片,电容式声传感器作为阵列阵元。在软件方面分别设计了采集模块、识别模块、定位模块等的总体流程。然后基于已设计的系统框架,进一步研究预处理、声源识别、声源定位相关理论与功能实现。(2)探究了声信号的特性以及环境因素对声信号传播的影响机理,并建立了相应的声信号传播模型;通过分析选择带通滤波器与(Least Mean Square,LMS)最小均方差自适应算法对信号进行预处理;然后选择(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)梅尔频率倒谱系数对目标声源信号进行特征提取,并使用(Back Propagation,BP)反向传播神经网络进行分类识别;设计了四元三角阵列模型并推导了相关定位公式,使用(Time Difference of Arrival,TDOA)基于到达时间差的时延估计算法进行定位,并利用广义互相关算法计算相关时延值。最后根据仿真结论编写对应代码并在硬件环境中移植了相关功能模块与算法。(3)在实际环境中对已设计的声探测系统各个模块功能进行测试。测试结果显示,本文所设计的声源实时定位与探测系统能够实现相关功能,且识别、定位精度能够达到期望。此外,本文也对测试结果的误差进行了分析。
声定位与识别系统的信号处理研究
这是一篇关于被动声探测,声源定位,声源识别,时延估计的论文, 主要内容为声源探测技术因能够处理传统探测技术中无法解决的诸多问题而被广泛关注,可以分为主动声源探测和被动声源探测两种,其中被动声源探测技术是传感器与阵列设计、信号前置处理、无线通信、数据高精度采集等技术共同发展的应用结果,由于设备利于携带、隐蔽性较好且测量的精度较高被应用于各个领域。本文针对设计一款能够实时识别与定位被动声探测系统的需求,主要从理论研究、软硬件设计、系统的实际环境测试三个方面进行研究:(1)首先设计了被动声探测系统的整体流程与框架,主要分为硬件框架和软件框架。在硬件方面针对实际环境进行了声传感器的选型和阵列尺寸的设计;选择了IAC-IMX6UL-KIT作为系统的处理器,ADS7828作为同步采样芯片,电容式声传感器作为阵列阵元。在软件方面分别设计了采集模块、识别模块、定位模块等的总体流程。然后基于已设计的系统框架,进一步研究预处理、声源识别、声源定位相关理论与功能实现。(2)探究了声信号的特性以及环境因素对声信号传播的影响机理,并建立了相应的声信号传播模型;通过分析选择带通滤波器与(Least Mean Square,LMS)最小均方差自适应算法对信号进行预处理;然后选择(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)梅尔频率倒谱系数对目标声源信号进行特征提取,并使用(Back Propagation,BP)反向传播神经网络进行分类识别;设计了四元三角阵列模型并推导了相关定位公式,使用(Time Difference of Arrival,TDOA)基于到达时间差的时延估计算法进行定位,并利用广义互相关算法计算相关时延值。最后根据仿真结论编写对应代码并在硬件环境中移植了相关功能模块与算法。(3)在实际环境中对已设计的声探测系统各个模块功能进行测试。测试结果显示,本文所设计的声源实时定位与探测系统能够实现相关功能,且识别、定位精度能够达到期望。此外,本文也对测试结果的误差进行了分析。
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