Machine Condition Monitoring in Industrial Environment using Small Scale Acoustic Array System

机译：使用小型声学阵列系统的工业环境中机器状态监测

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Acoustics based machine condition monitoring (CM) and faults diagnosis is becoming a very popular subject due to its merits such as remote measurement and rich information content. Many investigations have been conducted on this subject by analysing the noise emitted during machine operation, and shown very impressive results. However, due to the complexity of sound source and the environment influences, such as the reverberation and background noise, the performance of acoustic method is seriously limited. In this paper, a new acoustic condition monitoring scheme is investigated to suppress the influences of an industrial environment and enhance the desired signal by taking advantage of array technologies. A small scale acoustic array (SSAA), which has only 5 microphones, is used. To keep the accuracy, configuration of array and relative time delay estimation (TDE) algorithms are carefully investigated in simulated reverberant and noisy environments. Experimental studies are carried out by using the SSAA system to monitor diesel engine operation in practical environment. Results show that this system improves the performance of acoustic CM in the industrial environment, and has strong potential to be used for the further applications.

机译：基于声学的机器状态监测（CM）和故障诊断由于其诸如远程测量和丰富的信息内容等优点而成为一个非常受欢迎的主题。通过分析机器操作期间发出的噪声并显示出非常令人印象深刻的结果，已经在这一主题上进行了许多调查。然而，由于声源的复杂性和环境影响，如混响和背景噪声，声学方法的性能严重限制。本文研究了一种新的声学条件监测方案，抑制了工业环境的影响，并通过利用阵列技术来提高所需的信号。使用仅具有5个麦克风的小型声学阵列（SSAA）。为了保持准确性，在模拟的混响和嘈杂的环境中仔细研究阵列和相对时间延迟估计（TDE）算法的配置。通过使用SSAA系统进行实验研究，以监测实际环境中的柴油发动机运行。结果表明，该系统改善了工业环境中声学CM的性能，并具有用于进一步应用的强大潜力。

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来源
《International Congress and Exhibition on Noise Control Engineering》|2009年||共13页
会议地点
作者
J. Jiang; I. Dupere; P. Charles; F. Gu; A. D. Ball;
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中图分类 TB53-53;
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