(资料图片仅供参考)
在能源领域,由于很多地方都是无人值守,设备故障检测是一个必须面对的问题。笔者通过最近几个行业案例了解到,由于很多设备发生故障时候会产生特定频谱的声音,所以该行业对振动监测的需求特别强烈,由于涉及到个性化的方案定制和处理,市面上此类的解决方案特别少。笔者希望把最近的研发成果梳理一下,形成标准化的模块方案。方便用户使用。
传感器的的选择
- 音频质量:需求决定了。其实,不同传感器解决的问题是不同的。也可以这样说,针对不同的问题,要使用不同的传感器算法。比如,在单个声场的场合,声音又比较大,那就使用电容麦克风即可。在多个声源的振动信号采集场景,压电陶瓷的传感器才可以解决多声场串扰的问题。在极端的场景下,就需要光纤传感器这个高灵敏度的传感器了。
ADC信号采集。
- 音频质量:音频产品,不外乎两点,信号质量要好,还要有嘈杂环境下的降噪。简简单单的一个需求,需要背后是很多技术细节的支撑。多级agc可以拾取更远的声音,自适应降噪算法可以过滤不需要的噪声,高采样率的dac和adc能让声音听起来更清晰。这些的组合,才能获得一个非常好的拾音。
滤波处理
- 音频质量:音频产品,不外乎两点,信号质量要好,还要有嘈杂环境下的降噪。简简单单的一个需求,需要背后是很多技术细节的支撑。多级agc可以拾取更远的声音,自适应降噪算法可以过滤不需要的噪声,高采样率的dac和adc能让声音听起来更清晰。这些的组合,才能获得一个非常好的拾音。
降噪算法
- 音频质量:音频产品,不外乎两点,信号质量要好,还要有嘈杂环境下的降噪。简简单单的一个需求,需要背后是很多技术细节的支撑。多级agc可以拾取更远的声音,自适应降噪算法可以过滤不需要的噪声,高采样率的dac和adc能让声音听起来更清晰。这些的组合,才能获得一个非常好的拾音。
经过阶段的整理和梳理。现已经把这几个部分形成标准化的模块了。只需要接上电源,即可把处理后的dsp数据输出出来,也可以把特征值输出。这个极大的方便了后续的产品的研发和使用。