專利名稱：用于對產(chǎn)生噪聲的待檢機器進行狀態(tài)識別的方法及裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種用于對一產(chǎn)生噪聲的待檢機器的狀態(tài)進行識別的一種方法和一 種裝置，該機器發(fā)出結(jié)構(gòu)噪聲或空氣噪聲。
背景技術(shù)：
機器在運動過程中產(chǎn)生振動信號，特別是聲學(xué)振動信號。從機器、設(shè)備或機 電裝置所產(chǎn)生的振動信號中可推斷出其實際狀態(tài)，這種狀態(tài)可能例如因磨損現(xiàn)象而發(fā)生 改變。舉例而言，使用多年的機器或裝置因磨損而發(fā)出與剛交付使用時所不同的振動信 號。除了機器以外，化學(xué)設(shè)備也可例如因容器或管路中的氣泡而產(chǎn)生噪聲信號。設(shè)備、 機器或裝置的老化或磨損會改變所產(chǎn)生的振動信號，特別是聲發(fā)射。除了磨損以外，機 器、設(shè)備或裝置所產(chǎn)生的振動信號，特別是聲學(xué)噪聲信號還取決于它們的結(jié)構(gòu)。同一產(chǎn) 品組內(nèi)的機器、設(shè)備或裝置通常具有不同的產(chǎn)品類型或產(chǎn)品模型。舉例而言，一家企業(yè) 可制造不同變型的水泵或熱泵，所產(chǎn)生的噪聲信號也不同。此外，在同一產(chǎn)品組或產(chǎn)品 變型之內(nèi)，所制造出的對象存在制造公差，因而不同的產(chǎn)品或?qū)ο罂砂l(fā)出不同的噪聲信 號。除了老化、負荷以及制造公差以外，裝置或設(shè)備所處環(huán)境的空間特性也對該裝置或 設(shè)備所發(fā)出的噪聲信號或聲發(fā)射有影響。根據(jù)對產(chǎn)生噪聲的待檢機器的狀態(tài)進行識別的傳統(tǒng)方法，對一制成的原型體進 行多次記錄(recording)，以便生成應(yīng)用于產(chǎn)生噪聲的機器或設(shè)備的模型。在訓(xùn)練過程中 進行多次記錄，特別是錄音，并將各種影響量考慮在內(nèi)。舉例而言，在各種天氣條件、 負荷狀況和不同時間點對一原型體所發(fā)出的聲學(xué)噪聲信號予以記錄。為了將各種影響量 考慮在內(nèi)，必須進行多次記錄。產(chǎn)品變型越多，則借助原型體來生成模型的復(fù)雜程度則 越高。通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)可生成該對象或產(chǎn)品的統(tǒng)計模型或物理模型，隨后，根據(jù)該模型對 制成產(chǎn)品在啟動后的工作過程中所發(fā)出的噪聲信號進行分類。根據(jù)噪聲信號的這種分類 就可對產(chǎn)品的工作狀態(tài)進行監(jiān)控，這樣就能發(fā)現(xiàn)故障并及時予以維修。傳統(tǒng)方法的一個缺點是，即使在正常及無故障工作狀態(tài)下，制成產(chǎn)品所發(fā)出的 噪聲信號或聲發(fā)射也不同于原型體的噪聲信號或有所偏差。造成這種現(xiàn)象的一個原因在 于所制成產(chǎn)品(例如機器、裝置或設(shè)備)處在與記錄訓(xùn)練數(shù)據(jù)的原型體不同的環(huán)境中。 因此，有用信號，即待檢對象的聲發(fā)射會受到體現(xiàn)為干擾信號的環(huán)境噪聲的覆蓋。舉例 而言，對原型體的訓(xùn)練數(shù)據(jù)記錄可能在回聲較小的空間完成，而待檢對象(例如制造機) 則處于一個聲音信號反射效果明顯的車間內(nèi)。此外，待檢產(chǎn)品或待檢設(shè)備也可能由于制 造公差或配置情況的差異而具有不同于原型體的聲發(fā)射頻譜。

發(fā)明內(nèi)容
有鑒于此，本發(fā)明的目的在于提供一種方法和一種裝置，以便對產(chǎn)生噪聲的待 檢對象的狀態(tài)進行方便和安全的識別。這個目的通過具有本發(fā)明權(quán)利要求1所述特征的一種方法而達成。
本發(fā)明提供了對一產(chǎn)生噪聲的待檢對象的一狀態(tài)進行識別的一種方法，其中， 根據(jù)由所述待檢對象所產(chǎn)生的噪聲的聲學(xué)特征來對為至少一參考對象所生成的聲學(xué)特征 的統(tǒng)計學(xué)基本分類模型進行自動適應(yīng)，并且在經(jīng)適應(yīng)的統(tǒng)計學(xué)分類模型的基礎(chǔ)上對所述 產(chǎn)生噪聲的待檢對象的狀態(tài)進行分類。所述產(chǎn)生噪聲的對象可以是任一機器、裝置或設(shè)備，例如化學(xué)設(shè)備。根據(jù)本發(fā)明所述方法的一種實施方式，所述參考對象由所述待檢對象的一原型 體構(gòu)成。根據(jù)本發(fā)明所述方法的一種實施方式，所述產(chǎn)生噪聲的待檢對象具有至少一由 電動機驅(qū)動的產(chǎn)生噪聲的模塊。根據(jù)本發(fā)明所述方法的一種實施方式，對所述統(tǒng)計學(xué)分類模型的所述適應(yīng)在所 述待檢對象開始運行時進行、以一定的維修間隔定期進行或者在所述待檢對象的一聲學(xué) 環(huán)境改變的情況下進行。根據(jù)本發(fā)明所述方法的一種實施方式，通過在不同條件下或不同時間點對所述 參考對象所實施的多次聲學(xué)錄音來生成多個聲學(xué)特征的所述統(tǒng)計學(xué)基本分類模型。根據(jù)本發(fā)明所述方法的一種實施方式，將所生成的統(tǒng)計學(xué)基本分類模型存儲于
一存儲器中。根據(jù)本發(fā)明所述方法的一種實施方式，根據(jù)對所述產(chǎn)生噪聲的待檢對象所實施 的復(fù)數(shù)次聲學(xué)錄音，來對所存儲的基本分類模型進行自動適應(yīng)，并將該基本分類模型暫 存為經(jīng)適應(yīng)的統(tǒng)計學(xué)分類模型。根據(jù)本發(fā)明所述方法的一種實施方式，通過復(fù)數(shù)個檢測空氣噪聲或結(jié)構(gòu)噪聲的 聲學(xué)錄音器來進行所述聲學(xué)錄音。根據(jù)本發(fā)明所述方法的一種實施方式，使所述統(tǒng)計學(xué)分類模型適應(yīng)于所述產(chǎn)生 噪聲的對象整體或者分別適應(yīng)于所述產(chǎn)生噪聲的對象的各模塊。根據(jù)本發(fā)明所述方法的一種實施方式，所述聲學(xué)錄音器安裝在所述產(chǎn)生噪聲的 待檢對象上，或者使其沿所述產(chǎn)生噪聲的待檢對象旁邊經(jīng)過。根據(jù)本發(fā)明所述方法的一種實施方式，為經(jīng)過所述待檢對象的所述聲學(xué)錄音器 的可調(diào)節(jié)的不同位置分別計算一經(jīng)適應(yīng)的統(tǒng)計學(xué)分類模型。根據(jù)本發(fā)明所述方法的一種實施方式，為經(jīng)過的所述聲學(xué)錄音器的所述可調(diào)節(jié) 的位置分別計算一經(jīng)適應(yīng)的統(tǒng)計學(xué)分類模型。根據(jù)本發(fā)明所述方法的一種實施方式，經(jīng)過的聲學(xué)錄音器的所述可調(diào)節(jié)的位置 與產(chǎn)生噪聲的待檢對象的不同模塊的空間布置相對應(yīng)。本發(fā)明此外還提供了對一產(chǎn)生噪聲的待檢對象的一狀態(tài)進行識別的一種裝置， 其中，由一數(shù)據(jù)處理單元根據(jù)由所述待檢對象所產(chǎn)生的噪聲的聲學(xué)特征來對為至少一參 考對象所生成的聲學(xué)特征的統(tǒng)計學(xué)基本分類模型進行自動適應(yīng)，所述數(shù)據(jù)處理單元在經(jīng) 適應(yīng)的統(tǒng)計學(xué)分類模型的基礎(chǔ)上對所述產(chǎn)生噪聲的待檢對象的狀態(tài)進行分類。根據(jù)本發(fā)明所述裝置的一種實施方式，所述裝置具有至少一用于對所述產(chǎn)生噪 聲的待檢對象所發(fā)出的結(jié)構(gòu)噪聲或空氣噪聲進行檢測的聲學(xué)錄音器。


下面借助附圖來對用于對一產(chǎn)生噪聲的待檢對象的狀態(tài)進行識別的本發(fā)明的方 法和裝置進行說明，并對本發(fā)明實質(zhì)特征進行闡述，其中圖1為本發(fā)明所述方法的一可能實施方式的流程圖；圖2為本發(fā)明所述方法的另一流程圖；圖3為用于對一產(chǎn)生噪聲的待檢對象的狀態(tài)進行識別的本發(fā)明所述裝置的一可 能實施方式的框圖；以及圖4A、4B為用于對一產(chǎn)生噪聲的待檢對象的狀態(tài)進行識別的本發(fā)明所述裝置的 其他實施方式的示意圖。
具體實施例方式從圖1可以看出，在本發(fā)明所述方法的步驟Sl中，首先借助錄音器或傳感器來 對產(chǎn)生噪聲的待檢對象的一參考對象進行錄音。所述參考對象可指該待檢對象的一原型 體。所述待檢對象例如為工作時產(chǎn)生噪聲的一機器或一裝置。噪聲信號可為空氣噪聲信 號或結(jié)構(gòu)噪聲信號。所述待檢裝置也可為一設(shè)備，例如一在其化學(xué)生產(chǎn)過程中(例如) 在容器或管路內(nèi)部產(chǎn)生噪聲的化學(xué)設(shè)備。通過錄音器來錄下噪聲及振動信號。這些錄音 器具有麥克風(fēng)或其他振動傳感器，特別是加速度傳感器。所述錄音器或振動傳感器將噪 聲或振動信號轉(zhuǎn)換成電信號。優(yōu)選在不同時間點及不同環(huán)境條件下對參考對象或原型體 進行復(fù)數(shù)次錄音。隨后，在步驟S2中，在所述錄音的基礎(chǔ)上提取出聲音信號或振動信號的特 征m。這些特征例如為聲音信號或噪聲信號的振幅或音量。還包括噪聲信號的頻譜 特征及其時間調(diào)制。此外也可采用調(diào)制譜的特征。在對參考對象進行復(fù)數(shù)次記錄時 (recording),每次均可測定一特征矢量Μ。一般情況下包含噪聲信號的10-500個特征 m。對參考對象的記錄次數(shù)N視待檢對象而定。通常情況下需要對該參考對象進行N > 100次錄音。在步驟S2中，借助復(fù)數(shù)個特征矢量M并通過一算法來生成一個基本分類模 型，其中，每個特征矢量均包含一次記錄的例如10-500個特征m。舉例而言，可以借助 最大期望算法(EM)或高斯混合模型(GMM)、借助支持矢量機(SVM)、借助自組織映射 (SOM)或者借助神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來生成模型。在下一步驟S3中，借助錄音器對待檢對象的聲學(xué)的空氣噪聲信號或結(jié)構(gòu)噪聲信號 進行記錄。在步驟S3中，根據(jù)所記錄的噪聲信號的聲學(xué)特征m來對步驟S2中所生成的聲 學(xué)特征m的統(tǒng)計學(xué)基本分類模型進行自動適應(yīng)。根據(jù)一種可能實施方式，所述基本分類模 型的每個特征m均具有至少一個統(tǒng)計參數(shù)P。舉例而言，該統(tǒng)計參數(shù)P包括一平均值μ 或一方差σ2。這些特征m可形成一高斯分布，其中，借助對參考對象的錄音可為每個特 征m給出該分布的一平均值μ和一方差σ2。舉例而言，在步驟Sl中對不同的參考對象 或原型體進行錄音并計算出每個特征m的平均值μ。如果該特征m為所測聲音信號的音 量，則該音量的平均值μ和一方差ο 2就是基本分類模型中的音量特征的統(tǒng)計參數(shù)P。在接下來的步驟S4中，借助在步驟S3中對待檢對象所進行的錄音來對基本分類 模型進行適應(yīng)，做法是對基本分類模型的每個特征m的統(tǒng)計參數(shù)P進行相應(yīng)的匹配。根 據(jù)本發(fā)明所述方法的一種可能實施方式，步驟S3中的對待檢對象的錄音以及步驟S4中的對基本分類模型的適應(yīng)可在待檢對象開始運行時進行。根據(jù)一種替代實施方式，步驟S3 中的錄音以及步驟S4中的適應(yīng)以一定的維修間隔定期進行，例如每天一次。根據(jù)另一可 能實施方式，步驟S3中的錄音以及步驟S4中的對基本分類模型的適應(yīng)在待檢對象的聲學(xué) 環(huán)境改變的情況下進行，例如待檢對象被移至另一空間。此外，該錄音以及該適應(yīng)可根 據(jù)需要進行，例如，對待檢對象的維修操作完畢后或者在使用者認為有必要進行檢查的 情況下。在下一步驟S5中，在經(jīng)適應(yīng)的統(tǒng)計學(xué)分類模型的基礎(chǔ)上對所述產(chǎn)生噪聲的待檢 對象的狀態(tài)進行分類。可借助經(jīng)適應(yīng)的基本分類模型的全部或部分特征m來進行這種狀 態(tài)分類。舉例而言，如果產(chǎn)生噪聲的待檢對象的音量特征超過所設(shè)闕值，則可將該待檢 對象分類為發(fā)生故障。在下一步驟S6中，將該待檢對象的分類狀態(tài)予以輸出，并視情況引入必要的應(yīng) 對措施。圖2展示的是用于對一產(chǎn)生噪聲的待檢對象的狀態(tài)進行識別的本發(fā)明所述方法 的一種可能實施方式的詳圖。圖2所示的對象為一產(chǎn)生聲學(xué)數(shù)據(jù)的機器。首先對該機器 的η個原型體進行錄音(recording)，并在訓(xùn)練數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上生成一個通用的統(tǒng)計學(xué)基本分 類模型。將該通用的基本分類模型存儲至一存儲器或數(shù)據(jù)庫中。該通用的分類模型優(yōu)選 包含反映該對象或機器的正常狀態(tài)和/或可能的故障或維修狀態(tài)的基本屬性。接下來使 該基本分類模型適應(yīng)于制成的不同機器。在圖2所示的實施例中，在不同的框內(nèi)檢查不 同的機器。每個機器均產(chǎn)生一聲學(xué)噪聲信號或聲學(xué)數(shù)據(jù)，以便分別對已存儲的通用的分 類模型進行適應(yīng)。通過這種方式可為每個機器均生成一個專門的、經(jīng)適應(yīng)的分類模型，該分類模 型可暫存于一存儲器內(nèi)。接下來，在經(jīng)適應(yīng)的統(tǒng)計學(xué)分類模型的基礎(chǔ)上，借助一種分類 算法對產(chǎn)生噪聲的各待檢機器的狀態(tài)進行分類，以便檢測其工作狀態(tài)或生成故障信息。 從圖2可看出，只需一次操作，就可完成在至少一個原型體的基礎(chǔ)上生成一個分類模型 這一復(fù)雜操作。隨后，對該統(tǒng)計學(xué)基本分類模型的適應(yīng)也可以便于計算的方式且在短時 間內(nèi)或?qū)崟r完成。需要進行多次錄音和大量計算才能生成所述統(tǒng)計學(xué)基本分類模型，然 而在環(huán)境條件改變的情況下，卻可以在框中對已存基本分類模型進行便于計算的自動適 應(yīng)，以便使其適用于各待檢對象，而無需相應(yīng)的專家和專業(yè)人士在場。此外，為了對統(tǒng) 計學(xué)基本分類模型進行適應(yīng)而需要的所述機器或?qū)ο蟮穆晫W(xué)數(shù)據(jù)或錄音也相對較少。本 發(fā)明所述方法提供了一種二級式方案，即首先生成一個通用的統(tǒng)計學(xué)基本分類模型，然 后在框中對該分類模型進行適應(yīng)，以便適用于各待檢對象。圖3展示的是用于對一產(chǎn)生噪聲的待檢對象的狀態(tài)進行識別的本發(fā)明所述裝置1 的一實施例。該待檢對象2例如為一裝置或機器。裝置1具有至少一用于對產(chǎn)生噪聲的 待檢對象2所產(chǎn)生的結(jié)構(gòu)噪聲信號或空氣噪聲信號進行檢測的記錄器3。記錄器3對對象 2所產(chǎn)生的振動信號進行檢測。記錄器3例如為用于檢測空氣噪聲信號的聲學(xué)錄音器，也 就是麥克風(fēng)。根據(jù)一種替代實施方式，記錄器3直接安裝在對象2上，并對對象2的結(jié) 構(gòu)噪聲或振動進行檢測。記錄器3也可例如為加速度傳感器。記錄器3將聲信號或振動 信號轉(zhuǎn)換成電信號，并將其通過一線路4傳送給一數(shù)據(jù)處理單元5。數(shù)據(jù)處理單元5例如 為執(zhí)行一程序的微處理器。數(shù)據(jù)處理單元5通過線路6與一存儲器7相連，在該存儲器中存有所生成的基本分類模型。根據(jù)一種替代實施方式，數(shù)據(jù)處理單元5通過一接口來 獲得基本分類模型。數(shù)據(jù)處理單元5根據(jù)由待檢對象2所產(chǎn)生噪聲的聲學(xué)特征m來對聲 學(xué)特征的基本分類模型進行適應(yīng)。然后在經(jīng)適應(yīng)的統(tǒng)計學(xué)分類模型的基礎(chǔ)上，由數(shù)據(jù)處 理單元5借助一分類算法對產(chǎn)生噪聲的待檢對象2的狀態(tài)進行分類。所述狀態(tài)通過輸出 線路8得以輸出。根據(jù)一種可能實施方式，記錄器3和數(shù)據(jù)處理單元5均整合于一個組 件內(nèi)?？蓪⒃摻M件安裝到任一對象2上。圖4A、4B展示的是用于對一產(chǎn)生噪聲的待檢對象2的狀態(tài)進行識別的本發(fā)明所 述裝置1的其他實施方式。在本實施例中，產(chǎn)生噪聲的對象2是一機器或一具有復(fù)數(shù)個 同類型機器模塊2-1、2-2至2-k的裝置。所述機器2例如為信件分選機，該信件分選機 具有相同結(jié)構(gòu)的分區(qū)或信件架。信件分選機2的不同分區(qū)或模塊可能受力不同，因而磨 損情況也不一致。此外，此類信件分選機也可能位于不同的聲學(xué)環(huán)境中。在圖4A所示 的實施例中，為機器2的每個模塊均安裝一相應(yīng)記錄器3，以便通過該模塊所發(fā)出的噪聲 信號來監(jiān)控其工作狀態(tài)。接下來，數(shù)據(jù)處理單元5為機器2的各模塊2-i分別執(zhí)行圖1所 示流程中的步驟S3-S6。在圖4B所示的替代實施方式中，并非為機器2的每個模塊2-i均安裝一記錄器 3，而是使一記錄器(例如錄音器)沿機器2旁邊直線經(jīng)過，并將所檢測到的噪聲信號(例 如)通過一空中接口傳送給數(shù)據(jù)處理單元5。由于待檢對象2內(nèi)各模塊2-i的空間布置是 已知的，因此，可由數(shù)據(jù)處理單元5為經(jīng)過待檢對象2的聲學(xué)錄音器3的不同位置分別計 算出一個經(jīng)適應(yīng)的統(tǒng)計學(xué)分類模型。舉例而言，在一信件分選機中，各分區(qū)或信件架間 的距離Δ是已知的。經(jīng)過的聲學(xué)錄音器3的可調(diào)節(jié)的不同位置與產(chǎn)生噪聲的待檢信件分 選機2的不同模塊2-i的空間布置相對應(yīng)。根據(jù)一種可能實施方式，從原型體的一通用分類模型出發(fā)，在框中為整個信件 分選機2生成一個經(jīng)適應(yīng)的分類模型。根據(jù)另一替代實施方式，為信件分選機2的每個 信件架或每個分區(qū)2-i均生成一個經(jīng)適應(yīng)的分類模型?？赏ㄟ^振動傳感器或麥克風(fēng)來對各模塊2-i進行聲學(xué)監(jiān)控。振動傳感器直接安裝 在外殼上并對結(jié)構(gòu)噪聲進行檢測。根據(jù)一種可能實施方式，麥克風(fēng)則可具有特別的方向 特性。麥克風(fēng)或記錄器3與待檢對象2的間距從幾毫米到數(shù)米不等。根據(jù)一種可能實施 方式，借助唯一一個噪聲記錄器3進行聲學(xué)監(jiān)控，以自動或手動的方式使該噪聲記錄器 經(jīng)過信件分選機2以便確定故障所在位置。根據(jù)一種替代實施方式，設(shè)有復(fù)數(shù)個噪聲記 錄器3，他們分別應(yīng)用于所述設(shè)備或待檢對象2的一部分。如需為整個設(shè)備或為整個信件分選機2生成一個經(jīng)適應(yīng)的分類模型，則可通過 使噪聲記錄器3經(jīng)過所述設(shè)備的不同特征位置并就地記錄聲學(xué)數(shù)據(jù)的方式進行適應(yīng)。應(yīng) 用所記錄的聲學(xué)數(shù)據(jù)以便生成經(jīng)適應(yīng)的統(tǒng)計學(xué)分類模型。如需為信件分選機2的每個信件架或每個分區(qū)均進行適應(yīng)，則可由噪聲記錄器3 進行數(shù)據(jù)記錄并分別計算一單獨的經(jīng)適應(yīng)的模型。這個經(jīng)適應(yīng)的模型可就地或集中地存 儲在所述傳感器或噪聲記錄器中。作為替代方案，可使噪聲記錄器3經(jīng)過信件分選機2 的不同位置并就地記錄聲學(xué)數(shù)據(jù)。此外，噪聲記錄器3可為噪聲記錄器3所處的相應(yīng)位 置分別計算一經(jīng)適應(yīng)的分類模型，或者根據(jù)(例如)對應(yīng)于結(jié)構(gòu)相同的機器分區(qū)或模塊的 位置來計算經(jīng)適應(yīng)的分類模型。
根據(jù)一種可能實施方式，如果在信件分選機2開始運行時對分類模型進行一次 性適應(yīng)，則使記錄器3進入工作狀態(tài)“分類”并啟動故障識別。如需對部件或整個模塊 進行更換或者在聲學(xué)環(huán)境改變的情況下，也可隨時重新進行適應(yīng)。此時，需要加以適應(yīng) 的并非基本分類模型或通用模型，而是在信件分選機2開始運行時已經(jīng)適應(yīng)的模型，這 也取決于聲學(xué)環(huán)境狀況改變與否。用于對產(chǎn)生噪聲的待檢對象2的狀態(tài)進行識別的本發(fā) 明所述方法適用于(例如)對電動機、泵、自動化設(shè)備或化學(xué)設(shè)備進行監(jiān)控的任意對象。
權(quán)利要求
1.一種用于對一產(chǎn)生噪聲的待檢對象(2)的一狀態(tài)進行識別的方法，其中，根據(jù)由所述待檢對象(2)所產(chǎn)生的一噪聲的復(fù)數(shù)個聲學(xué)特征(m)，對為至少一參考對 象所生成的復(fù)數(shù)個聲學(xué)特征的一統(tǒng)計學(xué)基本分類模型進行自動適應(yīng)，并且在經(jīng)適應(yīng)的統(tǒng) 計學(xué)分類模型的基礎(chǔ)上，對所述產(chǎn)生噪聲的待檢對象(2)的所述狀態(tài)進行分類。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，所述參考對象由所述待檢對象(2)的一原型體構(gòu)成。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，所述產(chǎn)生噪聲的待檢對象(2)具有至少一產(chǎn)生噪聲的模塊。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，對所述統(tǒng)計學(xué)分類模型的所述適應(yīng)在所述待檢對象(2)開始運行時進行、以一定的 維修間隔定期進行或者在所述待檢對象(2)的一聲學(xué)環(huán)境改變的情況下進行。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其中，通過在不同條件下或不同時間點對所述參考對象所實施的復(fù)數(shù)次聲學(xué)錄音來生成復(fù) 數(shù)個聲學(xué)特征的所述統(tǒng)計學(xué)基本分類模型。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其中，將所生成的統(tǒng)計學(xué)基本分類模型存儲于一存儲器(7)中。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的方法，其中，根據(jù)對所述產(chǎn)生噪聲的待檢對象(2)所實施的復(fù)數(shù)次聲學(xué)錄音，對所存儲的基本分 類模型進行自動適應(yīng)，并將該基本分類模型暫存為經(jīng)適應(yīng)的統(tǒng)計學(xué)分類模型。
8.根據(jù)權(quán)利要求5或7所述的方法，其中，通過復(fù)數(shù)個檢測空氣噪聲或結(jié)構(gòu)噪聲的聲學(xué)錄音器(3)來進行所述復(fù)數(shù)次聲學(xué)錄曰°
9.根據(jù)權(quán)利要求1的方法，其中，使所述統(tǒng)計學(xué)分類模型適應(yīng)于所述產(chǎn)生噪聲的對象(2)整體或者分別適應(yīng)于所述產(chǎn) 生噪聲的對象的各模塊。
10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的方法，其中，將所述聲學(xué)錄音器安裝在所述產(chǎn)生噪聲的待檢對象(2)上，或者使其沿所述產(chǎn)生噪 聲的待檢對象旁邊經(jīng)過。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的方法，其中，為經(jīng)過所述待檢對象(2)的所述聲學(xué)錄音器的可調(diào)節(jié)的不同位置分別計算一經(jīng)適應(yīng) 的統(tǒng)計學(xué)分類模型。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的方法，其中，經(jīng)過的聲學(xué)錄音器(3)的所述可調(diào)節(jié)的位置與產(chǎn)生噪聲的待檢對象(2)的不同模塊的 空間布置相對應(yīng)。
13.一種用于對一產(chǎn)生噪聲的待檢對象的一狀態(tài)進行識別的裝置，其中，由一數(shù)據(jù)處理單元(5)根據(jù)由所述待檢對象(2)所產(chǎn)生的一噪聲的復(fù)數(shù)個聲學(xué)特征 (m)來對為至少一參考對象所生成的復(fù)數(shù)個聲學(xué)特征的一統(tǒng)計學(xué)基本分類模型進行自動 適應(yīng)，所述數(shù)據(jù)處理單元(5)在經(jīng)適應(yīng)的統(tǒng)計學(xué)分類模型的基礎(chǔ)上對所述產(chǎn)生噪聲的待檢 對象(2)的所述狀態(tài)進行分類。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的裝置，具有至少一用于對由所述產(chǎn)生噪聲的待檢對象(2) 所產(chǎn)生的一結(jié)構(gòu)噪聲或空氣噪聲進行檢測的聲學(xué)錄音器(3)。
15.—種用于實施權(quán)利要求1-12所述方法的計算機程序，該計算機程序具有復(fù)數(shù)個程 序指令。
16.一種用于存儲權(quán)利要求15所述計算機程序的數(shù)據(jù)載體。
全文摘要
本發(fā)明涉及用于對一產(chǎn)生噪聲的待檢對象(2)的一狀態(tài)進行識別的一種方法和一種裝置，其中，由一數(shù)據(jù)處理單元(5)根據(jù)由所述待檢對象(2)所產(chǎn)生的一噪聲的復(fù)數(shù)個聲學(xué)特征來對為至少一參考對象所生成的復(fù)數(shù)個聲學(xué)特征的一統(tǒng)計學(xué)基本分類模型進行自動適應(yīng)，所述數(shù)據(jù)處理單元(5)在經(jīng)適應(yīng)的統(tǒng)計學(xué)分類模型的基礎(chǔ)上對所述產(chǎn)生噪聲的待檢對象(2)的所述狀態(tài)進行分類。
文檔編號G01M99/00GK102016535SQ200980114752
公開日2011年4月13日 申請日期2009年4月29日 優(yōu)先權(quán)日2008年4月29日
發(fā)明者盧茨·羅伊泰爾特, 約阿西姆·霍費爾 申請人:西門子公司