近日,来自济南的齿久之计团队自主研发出基于声纹识别的机车齿轮箱故障智能检测设备,该设备通过声纹识别在机车齿轮箱上集中部署可实现数据智能化上传、故障智能化分析以及图像智能可视化的线上+线下检测,旨在为轨道交通机车及时排查齿轮箱故障和车辆安全隐患,保障一个安全高效的全程运行环境。
机车齿轮箱在机车中具有至关重要的作用，机车齿轮箱通过一系列精心设计的齿轮进行减速，将发动机产生的高速旋转转换为适合车轮的低速旋转，并传递相应的扭矩；配备多个发动机的机车中，齿轮箱需要平衡并合理分配各个发动机的输出功率，以确保车轮能够平稳且高效地运行。然而据齿久之计项目团队的调研发现，目前齿轮箱故障检测存在有用信号难以提取、获取的数据精度低、便携性差实时响应弱的缺点。
团队核心成员系在校学生,在他们进入校园时便怀揣交通强国的远大志向,在专业老师的指导下,这支平均年龄仅21岁的团队便开始探索基于声纹识别的机车齿轮箱故障智能检测设备的应用前景。历时1000余天,这支大学生创新创业团队的目标就是通过基于声纹识别的机车齿轮箱故障智能检测,能够快速、全方位地巡检齿轮箱设施,在关键设备的巡检效率、巡检安全、城轨交通关键部件安全运维提供新思路。
行业人士普遍认为，随着《交通强国建设纲要》的深入推进，智能检测装备的自主化已成为行业刚需。“齿久之计”团队的技术路径，为城轨设备产业链上下游协同创新提供了样本。接下来，齿久之计团队还将在提升打磨检测准确率，提高打磨效果等方面继续优化“基于声纹识别的机车齿轮箱故障智能检测设备”。
