项目背景

　　船舶轮机设备舱的传统监测系统，包含视频、红外和传统的被动式拾音器。在以前，船舶的专家师傅大多凭经验根据机械运转的声音，判断机械是否正常运转或者是哪里出了故障，如齿轮箱、风机、发动机、发电力等等。在复杂的运行环境中，传统拾音器无法抑制背景噪音，更无法做到声源定位和特征噪声的智能判断甚至告警。

项目愿景

通过本项目实现船舱内部关键设备的噪声智能监控，可以智能判断分析关键设备的运行状态。

通过本项目可实现船舱内环境的声学监控，如金属滑落声、人员闯入的声音等。

因舱内噪声复杂，可设定特定噪声库，能够识别关键声音。

可对异常声音可视化及位置定位。

项目方案

　　根据项目要求，采用麦克风阵列技术结合声源定位算法对风电机舱内设备运行声音及其他异常声音实时监测并诊断，并将诊断分析的结果在上位机显示，如有异常，及时告警通知相关人员及时查看故障信息并决策处理。

核心技术

声源定位跟踪、AI机器学习和声纹数据库、声纹识别与异常声音监测、声源分离和提取、声光联动。

功能描述

具有设备异常运行声音、设备及环境告警音、金属滑落音、撞击音的监测及定位功能；

具有现场环境中多个大声源显示功能；

具有将声源定位结果可视化功能；

具有自检功能。

可接入传统监测系统联动，实现全组织监控。

其他行业应用

　　传统的工业监控，声音仅仅是辅助，实际上，在工业行业，声音是设备是否正常运行以及环境是否安全的关键判断要素。

　　声势智能声音监测系统，可*大化应用声音的价值，可应用于多种工业场景中。

　　变电站设备声学智能监测：变电站里的设备电力变压器运行故障是导致电力系统大面积停电的关键原因，近年来，因变压器故障造成的经济损失数额巨大。常见的变压器状态监测与故障诊断方法所采用的状态量包括：油色谱、电磁、温度等，通常诊断发现时设备缺陷和故障已经形成，因此诊断存在滞后性。可听噪声伴随变压器运行产生，声音的幅值、时域波形、频谱特性与其运行电压、电流、机械状态、励磁状态、绝缘状态等密切相关，可及时反映设备运行状态变化。因此，声音监测可与其他状态量监测技术互相补充，构成故障从“萌芽——发展——形成”的全过程、全阶段监测与预警体系，有效提高电力变压器安全稳定运行水平。

关于我们：

　　南京中科声势智能科技有限公司（简称中科声势），是一家融合声学智能监测、 声学物联网和人工智能技术的高科技企业。核心团队有着声学领域近20年的科研经历，承担了数个国家大型科研项目，公司依托雄厚的技术研发实力，以多通道麦克风MEMS阵列和强大的数据处理技术，结合AI机器学习和声纹数据库，为各类行业和工业应用设施设备，提供精准性、预测性和实时性的声学故障诊断及维护服务，为管理者提供快速决策。