摘要
本发明涉及智能检测技术领域,具体涉及一种基于音频信号分析的罐道异常检测方法,包括以下步骤:S1:实时采集设备在不同运行状态下的音频信号;S2:对采集到的音频信号进行预处理,并提取与罐道运行状态相关的音频特征;S3:建立动态特征变化模型;S4:将S3中建立的动态特征变化模型应用于实时音频信号的分析,判断是否出现异常;S5:若S4判断音频信号出现异常,则通过预先训练的分类模型对异常信号进行分类处理。本发明,通过结合动态特征变化模型和增量学习算法,实现了对罐道系统音频信号的实时、准确分析,能够有效识别多种异常类型并自动分类处理。