1、成果简介 本项目通过采集设备在运行过程中的音频信号，做特征提取后在设备故障发生初期进行预判，从而提醒专业人员采取措施，进一步提高设备的本质安全化，降低工人劳动强度。是对保障安全生产的各项监控手段进行有益补充。该项技术是利用声纹采集、识别技术，在设备正常运行时，使用定向声纹采集终端，通过预处理电路提取与设备运行特征相符的音频信号，将该音频信号进行处理并做为标准模板进行存储。（对同一设备不同工作状态（排量、载荷）下的声音样本，进行多次采集分析其特征，经过特色算法构成该设备的正常运行标准模板）在监控设备运行状态过程中，通过与标准模板的差异对比，对设备故障发生初期的异常状态进行预判，从而提醒专业人员注意并采取相应措施，进一步消除设备故障进一步恶化所造成的严重后果，从而提高设备的本质安全化，降低工人劳动强度，是对保障安全生产的各项监控手段的有益补充和完善。 2、主要创新点 该项技术是在设备正常运行时，使用定向声纹采集终端，通过预处理电路提取与设备运行特征相符的音频信号，将该音频信号进行处理并做为样本进行存储。（对同一设备不同工作状态（排量、载荷）下的声音样本，进行多次采集分析其特征，经过特色算法构成该设备的正常运行标准模板）采用的是声纹识别技术，由于相比于语音识别，声纹的辨认和确认的算法复杂度低，更容易实现。而该装置的数据库采用了反向数据采集模式，容易形成标准模板数据库。同时，油气集输总厂现场经验丰富的技术人员与石油大学、智联科技等专业技术人员通力合作，实现了现场实践经验与专业技术手段相融合，保障了系统开发的顺利推进。 设备发生故障是一个量变到质变的过程，通过对设备发生故障期间的分析，可以看出，在设备某零部件出现异常状态时，设备运行声音会出现异常，温度、振动等运行参数只会出现细微变化，不易被发现。而通过音频监控技术可以更早的被识别并提醒工作人员，避免了设备故障进入中后期而引发的故障停机或更为严重的事故。 通过资料查询与设备故障分析，由于设备进入异常运行状态而未被及时发现所发生的故障，造成了严重的后果。 同时，在前期对运行设备声纹的采集过程中，针对孤岛原油库2#输油泵运行过程中轴承发生跑外圈故障时的声音进行了采集，并对前后两次的声纹波形图进行了对比，差别十分明显，可以确保在设备故障发生的前期进行预判。该项技术主要借助了声音信号前端处理、声音信号特征提取、工况模式判断等技术优势对设备正常运行状态的特征进行提取、储存，制作标准模板，对设备巡检过程进行故障预判。