一种空气净化器异常噪声故障检测方法

申请号 CN201610392724.4 申请日 2016-06-06 公开(公告)号 CN107462320A 公开(公告)日 2017-12-12
申请人 天津同益环保设备有限公司; 发明人 曹刚;
摘要 本 发明 提供了一种 空气 净化 器 异常噪声故障检测方法。运行流 水 线上的单台空气净化器,利用上位机检测单台空气净化器的运行 信号 ;当上位机检测到单台空气净化器的运行信号时,上位机指示阵列式 声波 采集模 块 实时采集单台空气净化器的工作声波和流水线的背景噪声并记录空气净化器运行的总时长;采用主动阵列式降噪技术,将采集到的流水线的背景噪声的原始信号进行反相,并使反相后的信号与集空气净化器的工作声波融合以得到复原信号;通过采用基于快速 傅立叶变换 的方法对复原信号进行 频谱 分析,比较无故障和有故障条件下的不同的采集空气净化器工作声波的频谱特性,以得到故障报警 阈值 ;利用故障报警阈值,进行空气净化器集尘滤网故障的实时检测。
权利要求

1.一种空气净化器异常噪声故障检测方法,其特征在于,所述检测方法包括如下步骤:
第一步骤S1:运行流线上的单台空气净化器,利用上位机检测所述单台空气净化器的运行信号
第二步骤S2:当上位机检测到所述单台空气净化器的运行信号时,上位机指示阵列式声波采集模实时采集所述单台空气净化器的工作声波和所述流水线的背景噪声并记录空气净化器运行的总时长;
第三步骤S3:采用主动阵列式降噪技术,将第二步骤中采集到的流水线的背景噪声的原始信号进行反相,并使反相后的信号与集空气净化器的工作声波融合以得到复原信号,优选地,使反相后的信号与集空气净化器的工作声波融合,指的是使反相后的信号与集空气净化器的工作声波相加;
第四步骤S4:通过采用基于快速傅立叶变换的方法对复原信号进行频谱分析,比较无故障和有故障条件下的不同的采集空气净化器工作声波的频谱特性,以得到故障报警阈值β,例如,通过采用基于快速傅立叶变换的方法对复原信号进行频谱分析,可得到复原信号的幅频特性、相频特性、实频特性、虚频特性和谱功率;
第五步骤S5:利用故障报警阈值β,进行空气净化器集尘滤网故障的实时检测;
第六步骤S6:在故障实时检测的基础上,进一步分析复原信号的频谱特性,对特定频段种类的故障进行定位

说明书全文

一种空气净化器异常噪声故障检测方法

技术领域

[0001] 本发明涉及一种故障诊断技术,特别涉及一种空气净化器异常噪声故障检测方法。

背景技术

[0002] 空气净化系列产品在一定程度上能够吸附、分解或转化各种空气污染物,从而提高空气清洁度。因而,针对与人们生活最密切的室内空气质量改善而言,空气净化器是一个最常用和最有效的工具,空气净化器在工作时会产生一定噪音,鉴于其噪音的大小直接影响使用者的身心健康,空气净化器工作时的噪音值为空气净化器的一种工作标准,国家也有相关的标准对其质量进行严格的控制。

发明内容

[0003] 本发明所要解决的技术问题是提供一种空气净化器异常噪声故障检测方法。
[0004] 所述检测方法包括如下步骤:
[0005] 第一步骤S1:运行流线上的单台空气净化器,利用上位机检测所述单台空气净化器的运行信号
[0006] 第二步骤S2:当上位机检测到所述单台空气净化器的运行信号时,上位机指示阵列式声波采集模实时采集所述单台空气净化器的工作声波和所述流水线的背景噪声并记录空气净化器运行的总时长;
[0007] 第三步骤S3:采用主动阵列式降噪技术,将第二步骤中采集到的流水线的背景噪声的原始信号进行反相,并使反相后的信号与集空气净化器的工作声波融合以得到复原信号。优选地,使反相后的信号与集空气净化器的工作声波融合,指的是使反相后的信号与集空气净化器的工作声波相加;
[0008] 第四步骤S4:通过采用基于快速傅立叶变换的方法对复原信号进行频谱分析,比较无故障和有故障条件下的不同的采集空气净化器工作声波的频谱特性,以得到故障报警阈值β。例如,通过采用基于快速傅立叶变换的方法对复原信号进行频谱分析,可得到复原信号的幅频特性、相频特性、实频特性、虚频特性和谱功率;
[0009] 第五步骤S5:利用故障报警阈值β,进行空气净化器集尘滤网故障的实时检测;
[0010] 第六步骤S6:在故障实时检测的基础上,进一步分析复原信号的频谱特性,对特定频段种类的故障进行定位
[0011] 本发明具有的优点和积极效果是:最终将该方法应用于相关空气净化器的故障检测,其检测算法可通过编程来完成,更可进一步降低了工人的劳动强度并提高了检测环节的灵活性,可靠性和准确性,从而达到较为理想的在线故障诊断效果。

具体实施方式

[0012] 下面结合实施例对本发明的具体实施方式作进一步描述,以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,而不能以此来限制本发明的保护范围。
[0013] 本实施方式的一种空气净化器异常噪声故障检测方法,所述检测方法包括如下步骤:
[0014] 第一步骤S1:运行流水线上的单台空气净化器,利用上位机检测所述单台空气净化器的运行信号;
[0015] 第二步骤S2:当上位机检测到所述单台空气净化器的运行信号时,上位机指示阵列式声波采集模块实时采集所述单台空气净化器的工作声波和所述流水线的背景噪声并记录空气净化器运行的总时长;
[0016] 第三步骤S3:采用主动阵列式降噪技术,将第二步骤中采集到的流水线的背景噪声的原始信号进行反相,并使反相后的信号与集空气净化器的工作声波融合以得到复原信号。优选地,使反相后的信号与集空气净化器的工作声波融合,指的是使反相后的信号与集空气净化器的工作声波相加;
[0017] 第四步骤S4:通过采用基于快速傅立叶变换的方法对复原信号进行频谱分析,比较无故障和有故障条件下的不同的采集空气净化器工作声波的频谱特性,以得到故障报警阈值β。例如,通过采用基于快速傅立叶变换的方法对复原信号进行频谱分析,可得到复原信号的幅频特性、相频特性、实频特性、虚频特性和谱功率;
[0018] 第五步骤S5:利用故障报警阈值β,进行空气净化器集尘滤网故障的实时检测;
[0019] 第六步骤S6:在故障实时检测的基础上,进一步分析复原信号的频谱特性,对特定频段种类的故障进行定位。
[0020] 本发明具有的优点和积极效果是:最终将该方法应用于相关空气净化器的故障检测,其检测算法可通过编程来完成,更可进一步降低了工人的劳动强度并提高了检测环节的灵活性,可靠性和准确性,从而达到较为理想的在线故障诊断效果。
[0021] 以上对本发明的一个实施例进行了详细说明,但所述内容仅为本发明的较佳实施例,不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等,均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。
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