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基于机器学习的电机异音检测技术规程
1范围
本文件界定了基于机器学习进行电机异音检测技术的术语和定义，描述了电机异音检测流程，规定
了检测准备、声音信号采集、信号预处理、特征提取、分类模型分析、结果输出等要求。
本文件适用于以下场景的电机及风扇类设备异音检测：
——消费电子（计算机散热风扇、头显驱动电机等）；
——家用电器（空调压缩机电机、空气净化器风机等）；
——工业设备（伺服电机、泵类驱动电机等）；
——汽车电子（车窗升降电机、空调鼓风机等）。
2规范性引用文件
下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。其中，注日期的引用文件，
仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本
文件。
GB/T3241-2010电声学倍频程和分数倍频程滤波器
GB/T20441.1-2010电声学测量传声器第1部分：实验室标准传声器规范
JJG449-2014倍频程和分数倍频程滤波器
3术语和定义
下列术语和定义适用于本文件。
异音abnormalsound
电机系统及其关联部件在额定工况下运行过程中，产生的超出标准范围的非预期、异常或不和谐的
声音。
注：异音表征为声压级、频谱特性或时域特征相对于基准工况出现显著偏离。
客观异音objectiveabnormalsound
可通过声压级、频谱特性、时频特征等量化声学参数，进行分析判定的异音（3.1）。
主观异音subjectiveabnormalsound
依赖于人耳听觉或经验判定的异音（3.1）。
注：主观异音可能无法被仪器完全量化，但实际使用过程中可感知。
A计权声级A-Weightedsoundpressurelevel
用A计权网络测得的声压级。
[来源：GB/T41886-2022，3.1.6]
特征提取featureextraction
从预处理后的声信号中提取可表征异音特性的参数。
注：包括时域特征（如峰值、均方根值、峭度等）、频域特征（如频谱能量分布、倍频程分量等）、时频域特征（如
小波系数、短时傅里叶变换时频谱等）。
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4电机异音检测流程
电机异音检测技术通过高灵敏度声音信号采集装置对电机运行状态下的声音进行实时采集，并依
次经信号预处理、特征提取及分类模型分析，实现异音的快速识别与准确判定，检测流程概念图见图1。
图1电机异音检测流程概念图
5检测准备
检测环境
除特殊要求外，在下列条件下进行检测：
a)电源：电压AC220V，频率50Hz；
b)工作环境温度：25℃±5℃；
c)相对湿度要求：45%RH～75%RH；
d)大气压力：86kPa～106kPa；
检测设备
5.2.1麦克风
宜满足以下要求：
a)底噪：≤30dBA；
b)频率响应范围：20Hz～20kHz；
c)频率响应平坦度偏差：≤±3dB。
5.2.2隔音箱
隔音箱的隔音性能应满足表1的要求，底噪应满足表2的要求。