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作者：杨华;施小驹;王道平;朱彬志;邢冀川;
单位：国能四川华蓥山发电有限公司;北京理工大学光电学院;
摘要：文章提出了一种基于光纤麦克风和深度学习的球磨机声纹信号智能监测装置。装置采用Φ-OTDR光纤传感技术获取高质量声纹信号，通过数据预处理和时频分析提取信号特征，构建融合卷积神经网络（CNN）和长短时记忆网络（LSTM）的深度学习模型实现球磨机料位精确监测。系统包括声学传感、数据预处理、特征提取与分类识别三个功能模块，可实现从信号采集到故障诊断的全流程自动化。装置克服了传统球磨机料位监测方法在恶劣工况下的局限性，为火电厂球磨机的智能运维提供了新的解决方案。研究成果可推广应用于其他旋转机械的状态监测，具有重要的理论意义和应用价值。
关键词：光纤通信技术;;神经网络;;特征提取;;CNN;;LSTM;;声学传感
基金资助：国家能源集团四川发电有限公司科技项目
