摘要: 发电设备，特别是转机设备在运行和劣化过程中往往伴随着声频的变换，发出的声信号包含着丰富的故障信息，可作为设备故障分析诊断的重要依据。当前针对于声频信息，仅有经验丰富的人员可通过听音棒对设备进行故障分析，但是这种方法学习成本高、经验传承难度大，已经逐渐流失。本文提出一种基于VGG网络的故障分析算法，通过对声频信号梅尔频谱进行分析，将其中故障的特征进行分类最终实现对转机设备的运行状态进行实时分析。根据现场实际数据的检测，本文算法对故障的识别准确率约为96%，可对大部分转机设备的运行故障发出预警。