基于Python的设备排放声信号可视化系统

     随着我国碳达峰、碳中和“3060”目标的提出，各种能源项目陆续实施，在各能源系统的设备安全检测中，设备排放声信号，是检验设备是否合格的重要信息来源，因此，对设备的排放声信号的处理对精确分析设备的安全性能具有重要的意义。基于上述背景本项目提出了一种基于Python语言的设备排放声信号可视化处理系统，该系统方案由装备模块、拾音模块以及可视化处理模块三部分组成。其中，运行设备模块包括动力机械，控制阀、压力容器等；拾音模块包括精密传声器、超高频动态采集仪以及PC端；在可视化模块使用Pycharm集成开发环境，综合运用anaconda3提供的第三方包及其函数等来实现音频信号的小波变换、傅里叶变换以及在其基础上的滤波与时域频域分析、实时监测等；并且为验证系统的一般性与有效性，设计随机仿真信号模拟降噪进行验证。通过该系统对设备排放声信号的处理，可对运行的工作状况进行分析，为设备运行的安全性能研究提供重要参考。