标题：基于声纹数据的托辊故障检测系统设计与研究
作者：廖辉1；马刘奇2；苏金辉1 蓝武生1；陈从颜2
作者单位：1 福建龙净环保智能输送工程有限公司，福建 龙岩 364000；2 东南大学自动化学院，江苏 南京 210000
关键字：托辊故障检测；多域特征提取；支持向量机
摘要： 托辊是带式输送机的关键组成部分，负责支撑输送带及其负载，确保平稳运行并减少摩擦阻力。托辊故障可能导致输送带损坏或偏离轨道，进而引发安全事故和经济损失。传统的人工巡检方法效率低下且难以适应恶劣的工作环境。基于声纹数据设计了托辊故障检测系统，该系统结合了声纹数据多域特征提取和先进的机器学习技术。使用工业传声器采集托辊运行时的声音数据，并提取了时域、频域以及MFCC等多域特征。通过支持向量机算法对这些特征进行分类，能够准确地识别托辊的健康状况。实验结果表明，系统的准确率、召回率和F1分数均超过了91%，验证了该方法的有效性和实用性。