| 项目名称 |
基于连续小波变换的声音信号处理 |
负责人 |
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| 通讯地址 |
西安交通大学 |
邮政编码 |
710049 |
| E-mail |
auler@sohu.com |
所在院所 |
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| 联系人 |
张旭峰 |
电话 |
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传真 |
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| 技术来源 |
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| 拥有专利 |
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专利号 |
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| 项目简介 |
1．内容简介
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本系统针对连续小波变换（CWT）对非平衡信号优良的时频分析性能，采用连续小波变换对来自诸如汽车发动机、柴油机等往复式机械的声音信号进行消噪和特征提取，然后利用多媒体技术将连续小波消噪和特征提取后的信号转换成声音信号进行重新播放，使故障特征能被简单而清楚的识别，从而改变以前过多依赖于个人经验进行这方面故障诊断的现状。
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本系统对某型汽车发动机进行实验，证明系统对汽车发动机故障声音信号的特征提取和故障识别完全可以满足要求，同时，本系统已经基本建立了汽车发动机的故障特征库，能使普通人员在经过简短训练之后对汽车发动机进行故障诊断。
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2．形成产品的性能和特点
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（1）以连续小波变换为基础的信号消噪技术，基本建立了诊断知识库和故障信息库，形成了比较完整的诊断体系；
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（2）用多媒体技术实现声音信号的重放，紧密结合人体敏锐的神经系统对往复式机械进行故障诊断；
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（3）能尽量减少对个人经验的依赖，使系统可以为每一个普通操作人员所使用。
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3．经济效益及市场预测：
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鉴于往复式机械故障诊断中信号的复杂性和低信噪比，往复式机械故障诊断一直是一个难点，单纯从信号处理角度入手，其故障不易确诊。目前，我国尚没有用于往复式机械故障诊断的具有比较普通实用性能的工具。基于连续小波变换的声音信号处理及状态监测与故障诊断系统充分发挥现代信号处理技术和人体感官功能各自的优势，从主客观两个方面入手，对往复式机械进行故障诊断，诊断辨识能力得到了很大提高。
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当前的DSP编程技术已经大大提高，基于人工神经网络的智能诊断技术已经相当成熟，本系统经过进一步开发完善后，将融入DSP编程技术和智能诊断技术，可以做到便携和实用相兼顾，在汽车、石化、电力等行业用于操作人员定期监测和现场初诊机械故障，避免潜在故障的发生和扩展，意义重大。尤其对我国现在正蓬勃发展、潜力巨大的汽车行业，能使甚至每一位驾驶者都可以用此系统用于汽车故障自诊，因此市场前景十分广阔，经济效益潜力巨大。
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4．推广应用领域
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本监测诊断系统适用面广，其应用范围可覆盖汽车、石化、电力、建材、冶金、矿山等行业中机械设备的监测、诊断和维修管理。
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5．交易合作方式
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合作开发。具体事项面议。
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| 项目优势 |
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A 市场发展前景很好
B 产品或工艺创新性突出
√
C 经济效益显著
√
D 社会效益显著
E 其他
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| 现处阶段 |
A 研发阶段
B 小试阶段
C 中试阶段
D 批量生产阶段
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| 技术领先 |
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| 项目可行性分析 |
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| 合作项目 |
| 项目总投资(万) |
基建费(万) |
设备费(万) |
成果转让费(万) |
流动资金(万) |
其他(万) |
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| 厂房/办公面积及人员要求 |
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| 预计年产量 |
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年销售额 |
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| 成本(万) |
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利润(万) |
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| 年投资回报率% |
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投资回收期 |
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| 其他需要说明的问题 |
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， 联系电话：029-82668977
联系人：张老师、李老师 。我们将会和您所在的院联系。经确认后您的信息将被载入项目库。以前的数据如有错误之处，请及时与我们联系。 |
