智声监测-特种设备声学健康监测及智能预警系统

针对石油化工领域高参数设备长周期安全问题，本项目以声发射技术为核心，综合物联网工程、多模态数字信号处理、机器学习与智能评价算法，开展特种设备声学健康监测及智能诊断方面的理论研究和应用工作。项目旨在开发一套高效的特种设备声学健康监测及智能预警系统，提升特种设备的安全保障能力。

项目的核心技术包括:建立涵盖多种典型损伤类型的声发射数据样本库，满足不同设备监测需求;开发时域-空间域的多模态特征提取技术，通过特征融合提升信号识别精度;基于深度学习构建海量数据清洗模型、异常信号分离模型以及损伤声源识别模型，精准识别设备损伤类型;基于工业物联网技术，构建设备损伤状态预警模型，实时评估设备健康状况并及时发出预警。

本项目的成功实施为特种设备提供长期的健康监测和智能诊断服务，确保设备的本质安全，满足国家对工业设备安全性、可靠性的高标准要求，为各行业提供精准、高效的安全保障，推动设备智能化与数字化转型。