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本項目采用分布式實時異音監測方案，搭載AHAI1041異音檢測系統，為工業設備提供全天候、高精度的聲音監測服務。系統一共設置6個獨立監測點位，每個點位均配備獨立的信號采集單元、邊緣計算單元以及通信單元，可獨立完成聲音采集、數據處理與信息傳輸工作，監測布局靈活，適配復雜工業生產場景。
在數據采集階段，各監測點位利用高靈敏度麥克風采集設備運行過程中的原始聲音信號，再通過專用采集儀完成模擬信號到數字信號的轉換，同時對音頻數據進行降噪、分幀等預處理操作，剔除環境雜音干擾，保證音頻數據的純凈度。預處理后的有效音頻數據，會實時傳輸至嵌入式工控機進行深度分析。
工控機內部搭載AI異音檢測模塊，依托動態自進化診斷系統（DSEFDS），對輸入的音頻數據流開展實時特征提取，精準捕捉聲音頻率、振幅等關鍵特征，并完成異常判定。該智能模型具備自主學習能力，通過持續收集正常運行聲音與故障異音樣本，自動搭建專屬聲音特征數據庫，無需人工手動設定判定閾值，便可精準識別微弱異響、突發異音等各類異常聲響。
系統完成檢測后，將生成OK/NG檢測結果，并綁定時間戳、監測點位等原始數據，通過無線通信模塊上傳至中心服務器。服務器集中匯總全部監測點位的數據，完成數據儲存、分類統計與智能分析。工作人員可通過前端可視化頁面，實時查看設備運行狀態、歷史檢測數據以及故障報警信息，實現集中化、可視化管控。
同時，該系統擁有長效迭代優化能力，能夠跟隨設備運行周期持續學習、更新算法模型，自動適配設備老化、工況變動等復雜工業環境，保障系統長期穩定、高精度運行。
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