根据声波图像变化实时播报船舶振动噪声异常分析系统的制作方法

1.本发明涉及噪声分析技术领域，具体地说，涉及根据声波图像变化实时播报船舶振动噪声异常分析系统。


背景技术：

2.随着声波技术的发展，很多损伤零部件的测试都会用到声波技术进行探测，例如：中国专利公开号cn114280164a公开了一种堆焊层超声波检测方法，包括：1.制作校准试块，2.探测设备校准，3.检测零件探伤，4.生成检测报告，观察分析检测零件在超声波探伤过程中出现的波形，将检测零件的探伤波形与对比试块上不同的缺陷类型对应的探伤波形进行一一比对，确定检测零件的堆焊层上出现的缺陷类型，生成缺陷检测报告。本发明能够精准有效的探测分析出检测零件堆焊层处的缺陷类型，确保堆焊层超声波探伤的准确性；本发明制作的对比试块不仅能够对探测设备进行精确校准，还能精确对比出检测零件堆焊层处的缺陷类型，提供有效且可靠的对比，增加检测报告的真实性。
3.由此可见在探伤领域可以利用超声波的反射来测试零部件的异常状况，可是在船舶领域的探伤，也就是行驶过程中零部件的异常情况分析通过超声波发射很难进行，因为该状态下的零部件往往都是活动的，这样很难通过超声波探测到零部件的损伤位置。
4.但是活动的零部件会因为振动产生噪声，因此可以借助噪声的对比分析来完成船舶零部件异常状况的测试，可是零部件产生的噪声很容易受到环境中声音的干扰，虽然现有的去噪技术很完善，但在船舶航行的过程中环境中的干扰源太多，所以去噪后测试的结果还是不够精确。
5.鉴于此，本发明引入声波图像对比分析技术，并提供了根据声波图像变化实时播报船舶振动噪声异常分析系统。


技术实现要素：

6.本发明的目的在于提供根据声波图像变化实时播报船舶振动噪声异常分析系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
7.为实现上述目的，提供了根据声波图像变化实时播报船舶振动噪声异常分析系统，包括异常分析系和船舶主控系，所述异常分析系内部构建有对比分析池，并且在所述异常分析系内生成用于对比分析池进行对比的基础数据；所述船舶主控系用于向异常分析系内输入指定零部件的噪声声波数据；所述噪声声波数据实时播报至对比分析池，所述对比分析池基于基础数据对噪声声波数据进行分析，分析过程中噪声声波数据与基础数据有区别的波形生成区别波形段；所述异常分析系针对生成的区别波形段向船舶主控系进行选择播报。
8.作为本技术方案的进一步改进，所述异常分析系包括声波图像生成模块、对比数据生成模块、对比分析池建立模块和外围因素确定模块，其中：所述声波图像生成模块根据船舶主控系输入的噪声声波数据生成对应的声波图
像，且所述声波图像生成模块的输出端与对比分析池建立模块的输入端连接，用于将声波图像实时播报至对比分析池建立模块；所述对比数据生成模块的输入端与外围因素确定模块的输出端连接，所述对比数据生成模块根据外围因素确定模块输出的外围因素确定相应零部件的基础数据，并根据基础数据生成对比数据；所述对比分析池建立模块在声波图像以及对应的对比数据生成后建立对比分析池，通过所述对比分析池将声波图像与对比数据进行分析，得出区别波形段，再将区别波形段进行校验分析，以校验分析得出的异常结果作为选择播报的依据。
9.作为本技术方案的进一步改进，所述对比分析池建立模块建立双对比分析池，其中一个对比分析池用于将声波图像与对比数据进行分析，得出的区别波形段输出至另一个对比分析池，以对区别波形段进行校验分析，其中：用于校验分析的对比分析池内生成有与区别波形段进行对比的校验数据。
10.作为本技术方案的进一步改进，所述外围因素确定模块根据能够影响相应零部件声波发生变化的外围因素生成校验数据。
11.作为本技术方案的进一步改进，所述异常分析系还包括记忆库建立模块，所述记忆库建立模块与所述对比分析池建立模块双向连接，所述记忆库建立模块建立与零部件对应的记忆库，通过记忆库对零部件进行选择播报的数据进行记忆，并且在对选择播报的数据记忆的基础上还进行附加记忆；通过附加记忆的数据生成校验数据。
12.作为本技术方案的进一步改进，所述附加记忆是对选择播报后船舶主控系反馈的数据进行记忆。
13.作为本技术方案的进一步改进，所述外围因素确定模块将附加记忆时的外围因素标记至附加记忆的数据上，以将标记的外围因素作为校验分析的前提条件。
14.作为本技术方案的进一步改进，所述船舶主控系包括声波探测模块和船舶外围因素生成模块，所述声波探测模块设置在对应的零部件周围，以对零部件振动产生的声波进行探测，探测得到的声波封装成噪声声波数据输入至异常分析系；所述船舶外围因素生成模块用于提取船舶行驶过程中的外围数据，以生成外围因素。
15.作为本技术方案的进一步改进，所述外围数据包括船舶行驶的速度、行驶的位置、行驶的外围环境状况、行驶的深度以及雷达探测出外围的阻挡物情况。
16.作为本技术方案的进一步改进，所述基础数据为设定外围因素下对应零部件的正常声波图像。
17.与现有技术相比，本发明的有益效果：该根据声波图像变化实时播报船舶振动噪声异常分析系统中，通过对比分析池将声波图像与对比数据进行分析，得出区别波形段，再将区别波形段进行校验分析，校验分析的目的就是剔除受到环境中干扰源的干扰导致拟合不成功的区别波形段，这样在剔除后剩下的区别波形段就说明零部件存在异常了，从而以校验分析得出的异常结果作为选择播报的依据，这也就是选择播报能够提高异常分析结果精确度的原因。
附图说明
18.图1为本发明的异常分析系统内部拓扑框图；图2为本发明的异常分析系内部模块框图其一；图3为本发明的外围因素确定模块输出端连接原理示意图；图4为本发明的异常分析系内部模块框图其二。
19.图中各个标号意义为：100、异常分析系；110、声波图像生成模块；120、对比数据生成模块；130、对比分析池建立模块；140、外围因素确定模块；150、记忆库建立模块、200、船舶主控系。
具体实施方式
20.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
21.在探伤领域可以利用超声波的反射来测试零部件的异常状况，可是在船舶领域的探伤，也就是行驶过程中零部件的异常情况分析通过超声波发射很难进行，因为该状态下的零部件往往都是活动的，这样很难通过超声波探测到零部件的损伤位置。
22.但是活动的零部件会因为振动产生噪声，因此可以借助噪声的对比分析来完成船舶零部件异常状况的测试，可是零部件产生的噪声很容易受到环境中声音的干扰，虽然现有的去噪技术很完善，但在船舶航行的过程中环境中的干扰源太多，所以去噪后测试的结果还是不够精确。
23.为此，本发明提供了根据声波图像变化实时播报船舶振动噪声异常分析系统，如图1所示，该系统包括异常分析系100和船舶主控系200，异常分析系100内部构建有对比分析池，并且在异常分析系100内生成用于对比分析池进行对比的基础数据，这里的基础数据指的是：设定外围因素下对应零部件的正常声波图像（因为对比分析池基于基础数据对噪声声波数据进行分析，后期噪声声波数据也会生成对应的声波图像，通过两个声波图像的拟合得出区别波形段，因为基础数据需要在先录入的，所以为了降低环境中的干扰，会设定一系列的外围因素，然后得出多组正常零部件的声波图像，这样在对比分析时就削弱了环境中干扰源的影响）；船舶主控系200用于向异常分析系100内输入指定零部件的噪声声波数据；噪声声波数据实时播报至对比分析池，以保证整个分析的连续性，对比分析池基于基础数据对噪声声波数据进行分析，分析过程中噪声声波数据与基础数据有区别的波形生成区别波形段（也就是通过两个声波图像的拟合得出的区别波形段，因为两个声波图像是对应的噪声声波数据与基础数据生成的，以下以噪声声波图像表示噪声声波数据生成的声波图像，基础声波图像表示基础数据生成的声波图像）；异常分析系100针对生成的区别波形段向船舶主控系200进行选择播报，这就是本发明创新点的体现，因为区别波形段只能说明噪声声波图像与基础声波图像拟合过程中产生了区别，而区别造成的原因可能是对应零部件出现异常，也可能是受到环境中干扰源的干扰，也正因为这样才导致异常分析的结果精度降低，现有技术采用的方式是在分析前对
噪声声波图像进行降噪处理，这样降噪后没有受到影响的波段也可能会被处理，这样针对性不强，而本发明则是在分析后针对区别波形段进行选择播报，通过选择播报提高最后异常分析结果的精确度。
24.而且，基础声波图像是根据对应外围因素得出的，一方面削弱了外围因素的干扰，另一方面，对比分析时基础声波图像和噪声声波图像处于同一条件下（外围因素相同）进行对比的，这时候就不会因为外围因素的干扰导致噪声声波图像与基础声波图像拟合成功，从而保证区别波形段的准确性。
25.对于选择播报的原理通过以下实施例进行说明：图2示出了本发明的第一实施例，图中，异常分析系100包括声波图像生成模块110、对比数据生成模块120、对比分析池建立模块130和外围因素确定模块140，其中：声波图像生成模块110根据船舶主控系200输入的噪声声波数据生成对应的声波图像，也就是上述的噪声声波图像，且声波图像生成模块110的输出端与对比分析池建立模块130的输入端连接，用于将噪声声波图像实时播报至对比分析池建立模块130，具体通过数据传输线将二者连接，以将噪声声波图实时播报至对比分析池建立模块130，数据传输线包括usb线、hdmi线、vga线、455线、ttl线等（以下模块之间的连接均采用数据传输线连接，也包括船舶主控系200内部的模块）；对比数据生成模块120的输入端与外围因素确定模块140的输出端连接，对比数据生成模块120根据外围因素确定模块140输出的外围因素确定相应零部件的基础数据，并根据基础数据生成对比数据，也就是上述的基础声波图像；对比分析池建立模块130在声波图像以及对应的对比数据生成后建立对比分析池，通过对比分析池将声波图像与对比数据进行分析，得出区别波形段，再将区别波形段进行校验分析，校验分析的目的就是剔除受到环境中干扰源的干扰导致拟合不成功的区别波形段（由此可知：区别波形段的形成必然是基础声波图像和噪声声波图像没有拟合成功），这样在剔除后剩下的区别波形段就说明零部件存在异常了，从而以校验分析得出的异常结果作为选择播报的依据，这也就是选择播报能够提高异常分析结果精确度的原因。
26.上述的对比分析池建立模块130建立的对比分析池为双对比分析池，然后其中一个对比分析池用于将声波图像与对比数据（即噪声声波图像和基础声波图像）进行分析，得出的区别波形段输出至另一个对比分析池，以对区别波形段进行校验分析，其中：用于校验分析的对比分析池内生成有与区别波形段进行对比的校验数据。
27.本实施例中，外围因素确定模块140根据能够影响相应零部件声波发生变化的外围因素生成校验数据。
28.整体实施原理如下：首先对异常分析系100内基础数据进行提前录入，以船舶发动机举例（也就是说指定零部件为船舶发动机），选取一组外围因素，拿发动机来说影响其噪声变化的原因有：发动机自身的转速、行驶的航速以及行驶的环境，因此以转速、航速以及行驶环境作为外围因素，这时候以600rpm的转速、20节的航速以及在河上航行得出第一组基础数据；以700rpm的转速、24节的航速以及在海上航行得出第二组基础数据；以800rpm的转速、28节的航速以及在海上航行得出第三组基础数据，这样就能够得出多组正常零部件的声波图像。
29.由于船舶主控系200包括的声波探测模块已经设置在船舶发动机的周围，这时候通过声波探测模块探测出船舶发动机产生的噪声声波数据，然后将噪声声波数据实时播报至异常分析系100，此时声波图像生成模块110根据输入的噪声声波数据生成对应的噪声声波图像，因为噪声声波数据是实时播报的，所以生成对应的噪声声波图像也是连续的；而后对比数据生成模块120对应提前录入的基础数据生成多组基础声波图像；在船舶航行的过程中，外围因素确定模块140会根据船舶主控系200的船舶外围因素生成模块确定当时船舶的外围因素，因为此时只需要确定对比分析池（用于分析出区别波形段的对比分析池）的基础声波图像，所以说此时外围因素确定模块140只需要确定船舶转速、航速以及行驶环境，然后根据当时的外围因素确定对应的基础声波图像，这时候对比分析池建立模块130建立的一个对比分析池（用于分析出区别波形段的对比分析池）中就通过该基础声波图像作为噪声声波图像的拟合对象，拟合过程中：拟合成功不作出任何播报，拟合不成功就会形成区别波形段，然后在另一个对比分析池（用于校验分析的对比分析池）对区别波形段进行校验，而本实施例中外围因素确定模块140会根据能够影响相应零部件声波发生变化的外围因素生成校验数据，例如：行驶的深度以及雷达探测出外围具有阻挡物，然后根据外围因素模拟出相应环境下的校验波形（也即校验数据），然后通过校验波形对区别波形段进行重新拟合，并选择没有拟合成功的作出选择播报。
30.其中：对比分析池中的拟合采用matlab技术进行线性拟合。
31.校验波形的模拟采用karplus-strong算法，它的核心只有两步：生成一组随机数；不断对它们前后求平均。
32.我们首先生成一组一定长度的随机数，随机数代表着外围因素在一瞬间进行的声音输入，为了让多个发声体一瞬间同时发声后模拟的声音具有一定的音高，在一段固定的波形以一定的速度重复播放的时候，它就产生了与它重复的频率对应的音高；此时，进行karplus-strong算法的第二步，在我们循环播放这一组随机数的同时，对当前采样点和它的上一个采样点进行求平均，即公式：yt=12(yt
−
p yt
−
p
−
1)；式中，t是当前时刻，p是初始数组的长度，而求平均的过程，其实就是一个低通滤波的过程。
33.需要说明的是，船舶主控系200包括声波探测模块和船舶外围因素生成模块，声波探测模块设置在对应的零部件周围，以对零部件振动产生的声波进行探测，探测得到的声波封装成噪声声波数据输入至异常分析系100；船舶外围因素生成模块用于提取船舶行驶过程中的外围数据，以生成外围因素。
34.其中，外围数据包括船舶行驶的速度、行驶的位置、行驶的外围环境状况、行驶的深度以及雷达探测出外围的阻挡物情况。
35.图3和图4示出了本发明的第二实施例，如图4所示，本实施例中异常分析系100还包括记忆库建立模块150，记忆库建立模块150与对比分析池建立模块130双向连接，记忆库建立模块150建立与零部件对应的记忆库，通过记忆库对零部件进行选择播报的数据进行记忆，并且在对选择播报的数据记忆的
基础上还进行附加记忆，这里附加记忆是对选择播报后船舶主控系200反馈的数据进行记忆；通过附加记忆的数据生成校验数据。
36.因为外围因素的不确定性太大，所以在第一实施例中校验波形的模拟还是会存在错误的可能，但相对于现有技术来说精确度已经得到初步提高，而本实施例则对该错误进弥补，其弥补方式如下：在选择播报后，船舶主控系200会根据播报的零部件进行检查，在检查后发现零部件并没有出现异常，此时对选择播报进行反馈，一旦反馈记忆库就会对外围因素确定模块140确定的外围因素进行附加记忆，然后得到记忆的数据（此时记忆的数据是对外围因素确定模块140确定的所有外围因素），这时候通过记忆的数据生成相应的波形作为校验波形对区别波形段进行重新拟合，这时候的校验波形得到实践的检验，所以准确性会更高。
37.或者还有一种情况就是并没有作出任何播报，但是零部件出现异常，此时船舶主控系200进行主动反馈，然后记忆库同样对外围因素确定模块140确定的外围因素进行附加记忆，同时还会记忆当时的噪声波形，而后得到记忆的数据供后期进行校验分析。
38.不仅如此，外围因素确定模块140将附加记忆时的外围因素标记至附加记忆的数据上，以将标记的外围因素作为校验分析的前提条件，结合图3所示，第一实施例中的实施方式与本实施例的实施方式并存，且外围因素确定模块140输出端与对比分析池建立模块130输入端连接，其建立的对比分析池在进行区别波形段分析时会接收当时确定的外围因素，如果校验波形中有相应的外围因素，则直接进行校验分析，但是没有相应的外围因素，则以第一实施例中的实施方式进行校验分析，以提高整个校验分析的效率。
39.以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。