基于多分类的工业异常声检测及应用

摘要

随着工业4.0的快速发展，工业设备的智能化监测与维护成为保障生产安全与效率的关键环节。工业异常声检测作为一种非侵入式、实时性强的监测手段，能够有效识别设备运行中的潜在故障，具有重要的应用价值。本文提出了一种基于多分类的工业异常声检测方法，并结合SpringBoot、Vue框架以及讯飞大模型技术，构建了一套完整的工业异常声检测与应用系统。

在音频数据处理方面，本文采用讯飞大模型进行音频特征提取与分类。讯飞大模型凭借其强大的深度学习能力，能够从复杂的工业环境音频中提取出高维特征，并通过多分类算法对异常声进行精准识别。实验结果表明，该方法在多种工业场景下的异常声检测准确率显著优于传统方法。

为实现系统的实时监测与可视化，本文采用SpringBoot作为后端框架，提供高效的数据处理与接口服务；前端则基于Vue框架开发，实现了设备状态、异常声检测结果及历史数据的可视化展示。系统支持多设备接入与分布式部署，能够满足大规模工业场景的需求。

此外，本文还探讨了该系统在实际工业环境中的应用案例，展示了其在设备故障预警、维护决策支持等方面的潜力。通过结合深度学习技术与现代化软件开发框架，本文提出的工业异常声检测系统为工业设备的智能化运维提供了新的解决方案，具有广泛的应用前景。

关键词 ****：****工业异常声检测；多分类；SpringBoot；Vue；讯飞大模型；音频处理

ABSTRACT

With the rapid development of Industry 4.0, intelligent monitoring and maintenance of industrial equipment have become key links in ensuring production safety and efficiency. Industrial abnormal sound detection, as a non-invasive and real-time monitoring method, can effectively identify potential faults in equipment operation and has important application value. This article proposes a multi classification based method for detecting industrial abnormal sounds, and combines SpringBoot, Vue framework, and iFlytek big model technology to construct a complete industrial abnormal sound detection and application system.

In terms of audio data processing, this article uses the iFlytek big model for audio feature extraction and classification. The iFlytek big model, with its powerful deep learning capabilities, can extract high-dimensional features from complex industrial environment audio and accurately recognize abnormal sounds through multi classification algorithms. The experimental results show that this method has significantly better accuracy in detecting abnormal sounds in various industrial scenarios than traditional methods.

To achieve real-time monitoring and visualization of the system, this article uses SpringBoot as the backend framework to provide efficient data processing and interface services; The front-end is developed based on the Vue framework, which realizes the visualization display of device status, abnormal sound detection results, and historical data. The system supports multi device access and distributed deployment, which can meet the needs of large-scale industrial scenarios.

In addition, this article also explores the application cases of the system in practical industrial environments, demonstrating its potential in equipment fault warning, maintenance decision support, and other aspects. By combining deep learning technology with modern software development frameworks, the industrial abnormal sound detection system proposed in this paper provides a new solution for the intelligent operation and maintenance of industrial equipment, with broad application prospects.

K EY W ORDS ****:****Industrial abnormal sound detection; Multi classification; SpringBoot； Vue； IFlytek Big Model; Audio processing

[1 绪论](#1 绪论)

[1.1 研究背景和意义](#1.1 研究背景和意义)

[1.2 研究现状](#1.2 研究现状)

[1.3 系统设计思路](#1.3 系统设计思路)

[1.4 设计方法](#1.4 设计方法)

[2 相关技术介绍](#2 相关技术介绍)

[2.1 B/S架构](#2.1 B/S架构)

[2.2 讯飞大模型](#2.2 讯飞大模型)

[2.3 MySQL数据库](#2.3 MySQL数据库)

[2.4 Springboot技术](#2.4 Springboot技术)

[2.5 Vue技术](#2.5 Vue技术)

[3 系统需求分析](#3 系统需求分析)

[3.1 功能需求分析](#3.1 功能需求分析)

[3.2 非功能需求分析](#3.2 非功能需求分析)

[3.3 可行性分析](#3.3 可行性分析)

[3.3.1 时间可行性](#3.3.1 时间可行性)

[3.3.2 经济可行性](#3.3.2 经济可行性)

[3.3.3 技术可行性](#3.3.3 技术可行性)

[3.4 系统业务流程](#3.4 系统业务流程)

[4 系统设计](#4 系统设计)

[4.1 系统界面设计](#4.1 系统界面设计)

[4.2 系统总体模块](#4.2 系统总体模块)

[4.3 E-R图](#4.3 E-R图)

[4.4 数据表设计](#4.4 数据表设计)

[5 系统实现](#5 系统实现)

[5.1 首页页面](#5.1 首页页面)

[5.2 登录页面](#5.2 登录页面)

[5.3 工作人员管理页面](#5.3 工作人员管理页面)

[5.4 异常声检测分析页面](#5.4 异常声检测分析页面)

[5.5 数据可视化页面](#5.5 数据可视化页面)

[6 结论](#6 结论)

参考文献

[致谢](#致谢)

绪论
1. 研究背景和意义

随着工业4.0和智能制造的快速发展，工业设备的运行状态监测与故障诊断成为保障生产安全、提高生产效率的关键环节。传统的设备监测方法通常依赖于振动、温度等物理传感器，但这些方法存在成本高、安装复杂、适用范围有限等问题。相比之下，基于音频信号的异常声检测技术具有非侵入性、实时性强、适用范围广等优势，逐渐成为工业设备监测领域的研究热点。

工业环境中，设备运行产生的音频信号包含了丰富的状态信息，通过分析这些信号可以有效识别设备的异常状态，如机械磨损、零件松动、润滑不良等。然而，工业环境背景噪声复杂，异常声特征多样，传统的音频分析方法难以满足高精度检测的需求。近年来，深度学习技术的快速发展为音频信号处理提供了新的解决方案，尤其是基于多分类的异常声检测方法，能够实现对多种异常状态的精准识别与分类，具有重要的研究价值。

本研究旨在结合深度学习技术（讯飞大模型）与现代化软件开发框架（如SpringBoot和Vue），构建一套高效、实时的工业异常声检测与应用系统。该研究不仅能够提高工业设备故障检测的准确性和效率，还能为设备维护提供智能化决策支持，降低设备停机时间和维护成本，对推动工业智能化发展具有重要意义。同时，本研究也为多分类算法在工业音频信号处理中的应用提供了新的思路和方法，具有广泛的理论与实践价值。

1. 研究现状

工业异常声检测作为工业设备状态监测的重要手段，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。随着深度学习技术的快速发展，基于多分类的异常声检测方法在工业场景中的应用逐渐成为研究热点。国内外许多研究机构和企业在这一领域取得了显著成果，并开发了多种实际应用案例。

在学术界，德国弗劳恩霍夫研究所（Fraunhofer Institute）开发了一套基于深度学习的工业设备异常声检测系统，该系统通过卷积神经网络（CNN）对工业设备的音频信号进行分析，能够识别多种类型的机械故障，并在实际工厂环境中进行了验证，检测准确率达到90%以上。此外，美国麻省理工学院（MIT）的研究团队提出了一种基于多分类的支持向量机（SVM）方法，结合声谱图特征提取技术，成功应用于风力发电机的异常声检测，显著提高了故障诊断的效率。

在工业界，通用电气（GE）公司开发了基于深度学习的工业设备健康监测平台"Predix"，该平台利用多分类算法对设备运行中的音频信号进行实时分析，能够识别轴承故障、齿轮磨损等多种异常状态，并在航空发动机和电力设备监测中取得了显著成效。国内企业如华为和阿里巴巴也积极探索工业异常声检测技术的应用。华为诺亚方舟实验室提出了基于深度神经网络的异常声检测模型，并在其智能制造生产线中进行了部署，有效降低了设备故障率。阿里巴巴达摩院则利用讯飞大模型技术，开发了一套工业音频分析系统，应用于钢铁厂和化工厂的设备监测，实现了对复杂工业环境中异常声的高精度识别。

尽管已有许多研究成果和实际应用案例，工业异常声检测仍面临一些挑战。例如，工业环境中的背景噪声复杂，异常声特征多样且不明显，传统的特征提取方法难以满足高精度检测的需求。此外，现有的多分类算法在处理大规模工业数据时，计算复杂度较高，实时性有待提升。因此，如何结合先进的深度学习技术（如讯飞大模型）和高效的软件开发框架（如SpringBoot和Vue），构建一套高效、实时的工业异常声检测系统，仍是当前研究的重点方向。

综上所述，基于多分类的工业异常声检测技术已在多个领域取得了显著进展，但其在实际工业场景中的应用仍需进一步优化和推广。本研究旨在结合最新的深度学习技术和现代化软件开发框架，推动工业异常声检测技术的进一步发展，为工业设备的智能化运维提供有力支持。

1. 系统设计思路

系统设计思路可以从以下四个方面展开：

音频数据采集与预处理

系统首先通过工业设备中的麦克风或传感器采集音频数据。采集到的音频数据会经过预处理，包括去噪、分帧、特征提取（如MFCC、谱图等）。在音频信号的预处理阶段，确保输入数据的质量，为后续的异常声分类模型提供准确的数据支持。

基于多分类的异常声识别模型

使用讯飞大模型进行音频数据的多分类异常声检测。通过训练深度学习模型（如卷积神经网络CNN或长短时记忆网络LSTM），对不同类型的异常声进行分类。模型需要能够准确识别出不同设备或工况下的异常声音，并对其进行分类，以判断是否需要采取进一步的维修或监控措施。

后端服务设计与数据处理

后端使用SpringBoot框架进行服务搭建，负责音频数据的接收、处理和模型推理结果的返回。SpringBoot提供RESTful API接口，方便前端进行数据请求和获取模型结果。此外，后端还要集成音频数据存储与管理功能，确保音频数据的持久化以及后期的数据分析。

前端展示与实时监控

前端采用Vue框架构建，通过与SpringBoot后端的接口（使用Axios进行请求）实时展示音频检测结果。在用户界面中，展示检测到的异常声音类别、发生时间、设备信息等关键信息，同时提供数据可视化功能，如异常声发生频率图、实时检测结果图等，便于用户快速了解设备状态。

这些设计思路将使得工业异常声检测系统不仅能够准确识别并分类不同类型的异常声，还能通过直观的前端展示帮助用户及时采取应对措施，确保工业设备的稳定运行。

1. 设计方法

采用的研究方法多种多样，能够帮助更好地解决实际问题。研究方法的选择至关重要，正如有句话所说："方法正确，离成功更近一步。"以下是本论文在研究过程中采用的几种关键方法：

文献综述法

文献综述法是一种常见且重要的研究手段。在工业异常声检测领域，国内外已经有丰富的研究成果，这些成果涵盖了声学信号处理、机器学习分类算法等多个方面。通过文献法，可以借鉴前人的研究成果和理论框架，避免重复研究，快速为自己的论文提供理论支持。这种方法类似于在解决数学问题时直接使用公式，通过前人的研究成果，能够高效地推动自己的研究进程。

对比分析法

对比分析法不仅在学术研究中有广泛应用，在实际开发中也同样重要。在本研究中，通过对比分析法，能够深入了解现有工业异常声检测系统的优缺点，明确自己所开发系统与市场主流方案的区别。通过对比，能更清晰地认识到系统的不足之处，并在此基础上进行优化，确保论文中的方法和技术设计不断完善，最终提升系统性能和用户体验。

调研法

调研法是研究中不可或缺的一环，尤其是在实际应用场景中。工业异常声检测的设计并不是空穴来风，而是基于真实的业务需求和社会痛点。在本论文中，调研法主要用于收集来自不同工业环境中工作人员的需求与反馈。这些反馈帮助明确系统的操作性要求，例如，如何设计一个用户友好的界面，让操作更加直观和便捷。通过对目标用户群体的调研，能够让的系统更加贴近实际使用需求，从而提高系统的实用性和接受度。

这些研究方法为本论文的顺利完成提供了坚实的基础，并有效地促进了系统的优化和应用效果的提升。

相关技术介绍
1. B/S架构

随着工业互联网的发展，越来越多的基于多分类的异常声检测系统采用了类似于B/S架构的设计模式。在这种架构下，系统通过浏览器进行访问，具备了独特的优势。首先，基于这种架构的系统能够通过服务器端的更新，轻松实现所有用户端的功能同步。特别是在集群部署的情况下，系统可以实现用户在不知情的情况下完成无缝升级，确保系统始终保持最新版本。

从用户角度来看，这种设计大大降低了硬件要求。用户的设备配置不再是关键因素，因为所有的数据处理和算法运算都在服务器端完成，前端仅仅负责数据显示。用户只需通过浏览器即可访问系统，无论是通过PC端还是移动端设备，都能便捷地进行操作，极大简化了用户的使用体验。

采用这种架构的系统还消除了传统软件安装的麻烦。用户无需下载和安装任何应用程序，只需要记住系统的访问地址，便可以在任何支持浏览器的设备上访问。这种方式不仅提高了系统的可访问性，还大大增强了用户的操作便利性，使得工业异常声检测系统在应用推广中具备了明显的优势。

1. 讯飞大模型

讯飞大模型作为核心技术之一，发挥着至关重要的作用。讯飞大模型基于深度学习和自然语言处理技术，具有强大的语音识别、声学建模和情感分析能力，尤其在音频数据的处理与分类中表现出色。

在本研究中，讯飞大模型通过对采集到的工业设备声音进行高效的特征提取和多分类分析，能够准确识别出正常工作状态与各种异常声音。例如，设备的噪声、摩擦声、碰撞声等，通过模型的训练与优化，可以高效区分并分类。这一过程涉及到对大量工业设备的声音数据进行标注和训练，确保模型具有高精度的识别能力。

此外，讯飞大模型在处理复杂音频数据时，能够在服务器端进行智能推理，实时分析音频信号并返回分类结果。这种基于云端的大模型运算方式，不仅降低了终端设备的计算负担，还确保了系统的高效性和扩展性。

综上所述，讯飞大模型的引入使得本研究的工业异常声检测系统能够在噪声环境中进行高精度的声学分类，为工业设备的故障预测与预防维护提供了有力的技术支持。

1. MySQL数据库

在现代数据管理中，某些数据库技术对行业的发展和应用的影响深远，其中MySQL数据库的贡献尤为显著。MySQL之所以占据如此重要的地位，源于其独特的特点和优势。首先，作为一款开源且免费的数据库，它不仅可以广泛应用于商业项目中，也适用于个人项目或学术研究，极大地降低了使用成本。更为关键的是，MySQL不仅具备开源和免费这一基本特点，更因其易于上手的特性，成为了许多开发者的首选。无论是基础的增、删、改、查操作，还是涉及复杂存储过程的应用，都能轻松应对。

对于本研究中的工业异常声检测系统来说，MySQL作为数据库的选择，不仅因为它的稳定性和高效性，还因为它在实际应用中得到了广泛的验证。在大学学习过程中，对MySQL数据库有着深入的了解，在遇到问题时，能够快速通过大量的资料和社区支持进行解决。因此，MySQL成为了本项目的理想数据库，为系统的音频数据存储、处理和查询提供了强有力的支持，确保了系统能够高效、稳定地运行。

1. Springboot技术

SpringBoot框架作为核心技术之一，发挥了重要作用。SpringBoot是一个基于Spring框架的快速开发工具，它通过简化配置和自动化设置，使得开发者能够更加高效地构建和部署应用。其最大的优势在于能够快速启动一个完整的Web应用，且提供了丰富的功能模块，方便与数据库、前端框架等进行集成。

本项目中，SpringBoot主要用于后端服务的搭建，负责音频数据的接收、处理、存储及与前端的交互。通过SpringBoot的RESTful API接口，系统可以将音频数据上传至服务器进行处理，并将检测结果实时返回给前端进行展示。SpringBoot的强大之处在于其简化的开发模式，使得能够将精力集中在异常声分类算法和业务逻辑的实现上，而无需过多关注配置问题。

此外，SpringBoot与MySQL数据库的结合，使得系统能够高效地存储与查询音频数据及检测结果。通过Spring Data JPA和MySQL的配合，系统可以轻松实现数据的持久化和复杂查询，保证了异常声检测系统的稳定性与高效性。

总之，SpringBoot框架的使用大大提高了系统的开发效率和可靠性，为工业异常声检测系统的顺利实现提供了坚实的技术支持。

1. Vue技术

Vue.js技术作为前端开发框架，极大地提升了系统的用户体验和界面交互性。Vue.js是一款轻量级的前端框架，因其灵活、易学以及高效的特性，被广泛应用于现代Web开发中。通过其数据驱动的视图和组件化的开发方式，Vue为本项目提供了一个结构清晰、可维护性强的前端架构。

在本系统中，Vue.js主要用于构建用户交互界面，展示工业设备的异常声检测结果。用户可以通过图形化界面直观地看到设备状态、检测到的异常声音类型、发生频率等信息。Vue的双向数据绑定特性，使得前端界面能够实时响应后端数据的变化，实现异常声分类结果的动态展示。

为了进一步增强数据可视化效果，Vue.js与ECharts结合使用，通过各种图表（如柱状图、折线图、饼图等）展示检测到的异常声音的统计分析结果。此外，Vue与Axios的结合使得前端能够与后端进行高效的API通信，及时获取实时音频数据的检测结果。

总的来说，Vue.js技术在本系统中的应用，不仅提升了前端界面的交互性和响应速度，还通过与后端系统的无缝对接，实现了数据的实时更新和精准展示，为用户提供了高效、便捷的操作体验。

系统需求分析
1. 功能需求分析

功能模块设计需要涵盖用户管理、数据管理和质量控制等多个方面。以下是各个功能模块的需求分析：

首页

首页作为系统的入口，需展示系统的整体概况，如异常声检测的实时统计信息、最新公告、系统状态等。用户可以通过首页导航进入其他功能模块，便于快速了解系统概况和当前任务。

个人中心

个人中心模块允许用户查看和编辑个人信息，如用户名、联系方式、密码等。用户还可以查看自己的历史操作记录和检测结果，便于管理个人资料和跟踪历史数据。

管理员管理

该模块专门为管理员提供用户权限管理、账户维护等功能。管理员可以添加、删除、修改用户信息，并分配不同的权限，确保系统安全和正常运行。

基础数据管理

该模块用于管理系统中的基础数据，包括设备信息、传感器数据、声音录音数据等。管理员可以进行数据的增、删、改、查操作，确保数据的完整性和准确性。

公告管理

公告管理模块用于发布系统内部通知和公告，管理员可以向所有用户发布重要信息，如系统维护通知、操作指引等，确保信息及时传达。

抽样标准管理

该模块用于设定和管理声音数据采样的标准。管理员可以定义抽样频率、采样时长等参数，保证采集到的数据符合质量要求。

质量检测管理

质量检测管理模块主要用于监控和管理异常声的检测过程，管理员可以查看各类检测任务的执行情况，确保检测结果的准确性和及时性。

质量控制管理

该模块用于设置和管理质量控制标准，如异常声识别的阈值、分类标准等。管理员通过设定合理的控制标准，确保异常声检测系统的性能和准确性。

质量分析管理

质量分析管理模块负责对检测数据进行统计和分析，生成报告和趋势图，帮助管理人员评估检测效果并制定优化方案。

工作人员管理

该模块用于管理系统中的工作人员信息，包括操作记录、工作任务分配等。管理员可以查看每个工作人员的任务完成情况，确保工作流程的顺利进行。

以上功能模块的设计能有效支持工业异常声检测系统的全面管理和数据分析，确保系统的高效运行。

1. 非功能需求分析

非功能性需求的优化尤为关键，主要体现在界面设计和输入输出的处理上。以下是对这些方面的建议：

界面设计方面，在系统界面设计中，必须确保所有用户都能够快速理解和操作。界面应简洁直观，避免过于复杂或难以理解的业务提示和操作流程。用户界面应该符合用户习惯，让操作过程尽可能流畅，避免繁琐的步骤和不清晰的提示。例如，异常声检测的结果展示应该清晰明了，让用户一目了然，且图表和数据的展示应尽量简化，突出核心信息。避免冗杂的设计，让用户能够轻松找到他们需要的功能，快速完成任务。

输入输出方面，系统应该遵循简洁易用的设计原则，尤其在日期选择等关键数据输入上。对于一些不需要精确到秒的日期字段，例如设备检测时间或报警时间，系统应提供简单的日期选择控件，允许用户选择日期而不要求精确到秒，这样可以提高用户体验并减少不必要的操作复杂度。然而，对于那些需要高精度输入的场景，如异常事件的实时监测，系统应提供精确到秒的时间选择控件。通过灵活的设计，确保输入输出界面的友好性与操作便捷性，降低用户的使用难度。

综上所述，这些优化建议有助于提升系统的可用性和用户体验，使得工业异常声检测系统更加高效、易用，适应不同用户的需求。

1. 可行性分析
  1. 时间可行性

在进行毕业设计时，首先必须确保的是时间可行性，这是项目能否顺利完成的关键标准。虽然在构思和规划时可能有很多理想的设想和目标，但如果开发周期过长，比如超过两三年，并且需要一个庞大的专业团队来支持，那这样的时间可行性就存在问题。时间可行性指的是在设定的时间范围内完成任务的可能性，如果能够在规定的时间内按时完成，那么就是可行的；反之，如果超出预定时间，无论如何都无法达成目标，那么就无法实现。

因此，确保项目能够在合理的时间内完成是至关重要的，它直接决定了设计的执行和完成度，尤其是在毕业设计这种限定时间的项目中，时间管理和进度控制必须严格执行，才能确保按时提交高质量的成果。

1. 1. 经济可行性

经济可行性是一个相对直观的概念，可以理解为手头的预算限制决定了能购买多少资源。在软件开发项目中，经济可行性指的是在实施软件开发时所需要投入的具体费用。首先，在考虑可行性时，应避免选择商业付费的数据库或开发工具，因为这些通常会产生额外的费用，而的毕业设计项目并不支持这样的支出。经济可行性是毕业设计实施中必须首先考虑的重要因素，尤其对于学生来说，应该选择那些开源且免费的工具和技术，以降低开发成本。

对于毕业设计而言，实现功能需求时，并不需要依赖昂贵的商业软件或技术，可以选择开放源代码的数据库、开发框架和编程语言，既能完成项目目标，又能避免额外的经济负担。因此，作为学生，应当确保项目在经济上的可承受性，以便在预算范围内高效实施，而不会因成本问题而影响项目的推进。

1. 1. 技术可行性

技术可行性是确保项目成功的关键指标之一，指的是实现目标所需技术是否具备实施的条件和能力。在的毕业设计中，选择的技术都源自于在大学中所学的内容，这使得解决问题的资源更加容易获取，技术方法也都是经过充分考虑和研究的。对于技术可行性来说，避免使用非开源技术至关重要，因为这些技术会增加项目实施的难度，甚至可能造成不可预见的技术障碍。

因此，为了提高项目的技术可行性，选择了开源的编程语言和技术框架。开源工具不仅使得开发更加高效，还能够降低成本，并且便于后期的维护和拓展。借助广泛的开源社区支持，项目在实施过程中能够获得更多的资源和解决方案，从而有效减少技术风险。因此，选择开源技术是提高技术可行性的有效途径，确保了项目能够顺利进行并按预期完成。

1. 系统业务流程

业务流程的设计通常是基于具体的业务需求来构建的。从业务角度来看，不同行业和不同应用场景会有各自的独特需求；而从计算机技术的角度而言，通常只涉及到对有效数据的增、删、改、查等操作。在本项目中，当涉及到用户或基础信息的录入时，采用的是"新增"业务流程。通常，新增流程会根据用户输入的信息进行有效性验证。通过验证的输入信息将被系统接受，并存储到数据库中。

具体的流程图展示了从用户输入到信息保存的整个过程，确保了数据的准确性和完整性。这一流程是为保障数据录入的正确性，确保系统能够高效处理和管理工业异常声检测中的信息。

对于修改流程来说，不仅需要准备好待修改的数据，还需要特别注意更新数据库中相关记录的唯一标识符（ID）。与新增数据不同，新增操作会直接将数据插入系统，而修改操作则需要根据数据库中已有的记录进行更新。因此，在修改过程中，系统必须首先确认需要修改的记录，并确保修改的ID正确无误，以便更新对应的数据。

修改流程会在数据准备好并进行有效性校验后，根据用户输入的新的信息更新相关记录，确保数据库中的数据与实际需求保持一致。这样可以有效避免数据冗余或错误，确保系统中存储的异常声检测信息的准确性和时效性。