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項目背景

　　船舶輪機設備艙的傳統監測系統，包含視頻、紅外和傳統的被動式拾音器。在以前，船舶的專家師傅大多憑經驗根據機械運轉的聲音，判斷機械是否正常運轉或者是哪里出了故障，如齒輪箱、風機、發動機、發電力等等。在復雜的運行環境中，傳統拾音器無法抑制背景噪音，更無法做到聲源定位和特征噪聲的智能判斷甚至告警。

項目愿景

通過本項目實現船艙內部關鍵設備的噪聲智能監控，可以智能判斷分析關鍵設備的運行狀態。

通過本項目可實現船艙內環境的聲學監控，如金屬滑落聲、人員闖入的聲音等。

因艙內噪聲復雜，可設定特定噪聲庫，能夠識別關鍵聲音。

可對異常聲音可視化及位置定位。

項目方案

　　根據項目要求，采用麥克風陣列技術結合聲源定位算法對風電機艙內設備運行聲音及其他異常聲音實時監測并診斷，并將診斷分析的結果在上位機顯示，如有異常，及時告警通知相關人員及時查看故障信息并決策處理。

核心技術

聲源定位跟蹤、AI機器學習和聲紋數據庫、聲紋識別與異常聲音監測、聲源分離和提取、聲光聯動。

功能描述

具有設備異常運行聲音、設備及環境告警音、金屬滑落音、撞擊音的監測及定位功能；

具有現場環境中多個大聲源顯示功能；

具有將聲源定位結果可視化功能；

具有自檢功能。

可接入傳統監測系統聯動，實現全組織監控。

其他行業應用

　　傳統的工業監控，聲音僅僅是輔助，實際上，在工業行業，聲音是設備是否正常運行以及環境是否安全的關鍵判斷要素。

　　聲勢智能聲音監測系統，可*大化應用聲音的價值，可應用于多種工業場景中。

　　變電站設備聲學智能監測：變電站里的設備電力變壓器運行故障是導致電力系統大面積停電的關鍵原因，近年來，因變壓器故障造成的經濟損失數額巨大。常見的變壓器狀態監測與故障診斷方法所采用的狀態量包括：油色譜、電磁、溫度等，通常診斷發現時設備缺陷和故障已經形成，因此診斷存在滯后性。可聽噪聲伴隨變壓器運行產生，聲音的幅值、時域波形、頻譜特性與其運行電壓、電流、機械狀態、勵磁狀態、絕緣狀態等密切相關，可及時反映設備運行狀態變化。因此，聲音監測可與其他狀態量監測技術互相補充，構成故障從“萌芽——發展——形成”的全過程、全階段監測與預警體系，有效提高電力變壓器安全穩定運行水平。

關于我們：

　　南京中科聲勢智能科技有限公司（簡稱中科聲勢），是一家融合聲學智能監測、 聲學物聯網和人工智能技術的高科技企業。核心團隊有著聲學領域近20年的科研經歷，承擔了數個國家大型科研項目，公司依托雄厚的技術研發實力，以多通道麥克風MEMS陣列和強大的數據處理技術，結合AI機器學習和聲紋數據庫，為各類行業和工業應用設施設備，提供精準性、預測性和實時性的聲學故障診斷及維護服務，為管理者提供快速決策。