声响和噪声测量
利用声音和噪声的测量与分析进行机器设备监测及诊断，主要方法：
通过频谱分析进行精密诊断。频谱分析是识别声源的重要方法，特别是对噪声频谱的结构和峰值进行分析，可求出峰值及对应特征频率，进而寻找发生故障的零部件及故障原因。
声强法。声强法对测量环境无特殊要求，并可在距离被测设备较近的范围内测量，测量既方便又迅速，但仪器相对较复杂。
从理论上讲，完全可以用噪声信
智能声学技术
声响和噪声测量
利用声音和噪声的测量与分析进行机器设备监测及诊断，主要方法：
通过频谱分析进行精密诊断。频谱分析是识别声源的重要方法，特别是对噪声频谱的结构和峰值进行分析，可求出峰值及对应特征频率，进而寻找发生故障的零部件及故障原因。
声强法。声强法对测量环境无特殊要求，并可在距离被测设备较近的范围内测量，测量既方便又迅速，但仪器相对较复杂。
从理论上讲，完全可以用噪声信号来对设备的运行状态以及故障进行在线监测和预报。但由于机械设备其工业运行环境的复杂性以及运行环境生源的相互干扰性，在实际的测量中应用噪声进行监测的效果并不那么理想。与振动信号一样，机械设备的噪声信号中蕴涵着丰富的设备状态信息，噪声信号同样能应用于机械设备的故障诊断。但在如高温、高腐蚀，或加速度传感器不能停机安装和安装部位结构受限等 场合，由于无法接触测量而不能进行振动监测。
声音信号与振动信号的来源相同，也包含了断路器振动的相关信息，因此相对电流信号，声音信号能够更易对断路器故障进行全mian的诊断分析。声音信号安装方便，属于非接触式测量，获取声音信号相对更加便利，可以解决振动信号因接触式测量带来的安装位置、安装方式等问题。有作者基于多信号融合算法，分别对声音与振动信号进行故障诊断。
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