基于深度学习的工业听诊技术应用研究  

作　　者：陈力 汪勇 季小东 曾黎 

机构地区：[1]烟草公司六安市公司,安徽六安237000

出　　处：《中国物流与采购》2025年第4期125-126,共2页China Logistics & Purchasing

摘　　要：声音是设备状态的一个重要表征信息,声学信号在机器状态监测中起着至关重要的作用。本文基于密集连接时延神经网络,通过梅尔滤波器提取声音数据的FBank特征,并结合前馈神经网络(FCM)和Dense Block结构设计了物流分拣设备的故障听诊模型。实验结果表明,该模型在采集的故障数据集上获得了较高的准确率。

关 键 词：工业听诊 故障诊断 物流分拣 神经网络 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TH17[自动化与计算机技术—控制科学与工程]