一、產(chǎn)品需求

電力設(shè)備眾多且復(fù)雜，涉及多種故障類型。傳統(tǒng)運維方式主要依賴定期巡檢，存在諸多問題。例如，巡檢周期長，難以實時監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)；對于一些隱蔽故障，如設(shè)備淺表裂紋或內(nèi)部應(yīng)力損傷，通過振動分析難以監(jiān)測；故障發(fā)生后維修成本高，且可能導(dǎo)致計劃外停機，影響發(fā)電效率。

二、產(chǎn)品需求

1.系統(tǒng)架構(gòu)：該系統(tǒng)由數(shù)據(jù)獲取、特征提取、狀態(tài)監(jiān)測、健康評估、故障預(yù)測、維修決策與閉環(huán)控制 7大功能模塊組成。包括骨傳導(dǎo)聲紋傳感器、自主研發(fā)的以音搜音引擎（包含主控、接入、檢索、訓(xùn)練單元）等核心部件。傳感器采集設(shè)備聲紋信息，經(jīng)引擎進行音頻建模、樣本追加等處理，實現(xiàn)對設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)測與分析。

2.核心技術(shù)：采用基于小樣本學習的一系列核心技術(shù)，如不限語種的以音搜音算法、不限對象的工況自動學習算法、跨信道多目標音頻清分系統(tǒng)、小樣本及單樣本建模技術(shù)、開集小樣本聲紋檢索算法等。這些技術(shù)在小樣本及遞進式學習上具有優(yōu)勢，可降低訓(xùn)練成本和部署周期，在跨信道處理和小語種處理方面表現(xiàn)獨特

三、產(chǎn)品功能

1.實時監(jiān)測與故障預(yù)警

能夠?qū)鹆Πl(fā)電廠設(shè)備進行實時監(jiān)測，通過骨傳導(dǎo)聲紋傳感器采集設(shè)備運行過程中的聲紋信息。系統(tǒng)對早期隱患敏感，可自適應(yīng)建模并不斷完善模型，逼近設(shè)備真實狀態(tài)，實現(xiàn)早期故障預(yù)警和自主研判。當監(jiān)測到異常時，可分級告警，及時通知運維人員。

2.故障預(yù)測與維護決策

基于采集到的數(shù)據(jù)進行分析，預(yù)測設(shè)備狀態(tài)，評估設(shè)備剩余使用壽命，為維護決策提供依據(jù)。與事后維護相比，可減少計劃外停機時間，降低災(zāi)難性事故和連帶損壞的風險，提高系統(tǒng)可靠性，實現(xiàn)按需維護，降低維修成本。

3.數(shù)據(jù)處理與分析

對采集到的聲紋信號進行預(yù)處理（加重、分幀、加窗等）和特征提取（時頻域、幅值、倒譜、波形、過零率、小波分析、峭度等），通過多維度分析實現(xiàn)對設(shè)備狀態(tài)的準確評估。?

四、產(chǎn)品技術(shù)特點

1.按需檢修、事前處置 

實現(xiàn)7*24小時常態(tài)化監(jiān)測，時刻關(guān)注設(shè)備動態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)故障隱患，將故障消滅于萌芽狀態(tài)；為設(shè)備狀態(tài)修提供了理論支撐，減少維修成本。 

2.多維分析、動態(tài)監(jiān)測 

采集非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)聲音并利用多種可靠技術(shù)進行分析，提升了設(shè)備診斷的維度，保證設(shè)備的正常運行。

3.綜合防控、數(shù)據(jù)共享 

支持與其他平臺數(shù)據(jù)共享，為客戶提供一套集狀態(tài)監(jiān)測、異常檢測、故障診斷、維修決策、健康評估于一體的綜合化技術(shù)防控手段。

4.智能管理、模型固化 

將處理經(jīng)驗?zāi)Ｐ突?，防止?jīng)驗的流失的同時提升了故障處理經(jīng)驗的可復(fù)制性；故障處理采取閉環(huán)管理機制，加速故障模型迭代速度，提升故障研判的準確性。