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龙图腾网获悉成都航天科工大数据研究院有限公司申请的专利一种基于声纹识别的工业设备运行状态监测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116453544B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310425942.3，技术领域涉及：G10L25/51；该发明授权一种基于声纹识别的工业设备运行状态监测方法是由马波涛;谭董;包世峥;倪席军;王开业设计研发完成，并于2023-04-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于声纹识别的工业设备运行状态监测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于声纹识别的工业设备运行状态监测方法，涉及故障监测技术领域，包括步骤：采集设备运行含背景噪声的声纹信号，然后进行小波变换与峰值抽取，进行噪声抑制；构建设备正常运行状态声纹库，结合多指标融合的设备故障监测方法，判断设备当前运行状态为正常或者故障；构建设备故障运行状态声纹库，并为不同的故障类别标注不同的标签，基于联合熵特征与支持向量机训练多分类故障识别模型，实现设备运行的故障识别。本发明能对复杂背景噪声进行有效抑制，并具备信号增强的效果，基于多指标融合的设备故障监测，以及基于联合熵特征与支持向量机的设备故障识别方法，有效提升设备故障监测以及故障识别的准确率与鲁棒性。

本发明授权一种基于声纹识别的工业设备运行状态监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于声纹识别的工业设备运行状态监测方法，其特征在于，包括以下步骤： 基于声学传感器采集设备运行含背景噪声的声纹信号； 对采集到的含背景噪声声纹信号进行小波变换，得到初步降噪处理后的声纹信号，而后进行峰值抽取，得到对应峰值信号的离散时间序列，进一步抑制背景噪声； 不断累积设备正常运行状态下的峰值信号，构建设备正常运行状态声纹库，计算多个设备正常运行状态峰值信号的指标，结合多指标融合的设备故障监测方法，判断设备当前运行状态对应的目标峰值信号是否与所构建的设备正常运行状态声纹库匹配，若匹配则表示此时设备运行状态正常，反之则视为目标分支信号为故障状态声纹信号，当前设备运行状态故障； 获取若干设备故障运行声纹信号样本，构建设备故障运行状态声纹库，并为不同的故障类别标注不同的标签，对各个设备故障运行声纹信号样本的峰值信号进行特征提取，划分为多组故障样本数据集，并使用支持向量机分别对多组样本数据集进行训练学习，得到由多个二分类器组成的多分类故障识别模型，实现设备运行的故障识别； 不断累积设备正常运行状态下，经过小波变换与峰值抽取联合噪声抑制后所得的峰值信号，构建设备正常运行状态声纹库，设定设备正常运行状态声纹库存储s个峰值信号； 计算各峰值信号的中线值、最大值、最小值，并将所得向量与对应的峰值信号进行关联存储； 计算设备正常运行状态声纹库中峰值信号与所构设备正常运行状态声纹库之间的DWT距离均值、中线偏移均值、最大值偏移均值、最小值偏移均值，并将上述特征值分别按照从小到大的顺序进行排序，进行正态分布拟合，获取各特征的特征上限值，并组成特征上限值向量，与设备正常运行状态声纹库关联存储； 所述特征上限值为对应特征处于指定上限概率处的特征值； 所述DTW是用来计算长度不等的时间序列相似度的算法，以动态规划为基础来求取两时间序列之间的最短距离，中线偏移、最大值偏移、最小值偏移用来衡量两个序列幅值与波动范围，对于两峰值信号与而言，其中线偏移、最大值偏移、最小值偏移分别如下式： ； 所述判断设备当前运行状态对应的目标峰值信号是否与所构建的设备正常运行状态声纹库匹配具体步骤为： 实时获取当前设备运行状态下目标声纹信号的峰值信号，并获取其中线值、最大值、最小值； 计算目标峰值信号与设备正常运行状态声纹库之间的DWT距离均值、中线偏移均值、最大值偏移均值与最小值偏移均值所组成特征向量； 若目标峰值信号特征向量中的各元素，均小于特征上限值向量中的对应元素，则认定目标峰值信号与设备正常运行状态声纹库匹配，其为正常峰值信号，当前设备运行状态正常，反之则认定其为故障峰值信号，当前设备运行状态异常。

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