• 緒論
  1. 研究背景和意義

隨著工業4.0和智能制造的快速發展，工業設備的運行狀態監測與故障診斷成為保障生產安全、提高生產效率的關鍵環節。傳統的設備監測方法通常依賴于振動、溫度等物理傳感器，但這些方法存在成本高、安裝復雜、適用范圍有限等問題。相比之下，基于音頻信號的異常聲檢測技術具有非侵入性、實時性強、適用范圍廣等優勢，逐漸成為工業設備監測領域的研究熱點。

工業環境中，設備運行產生的音頻信號包含了豐富的狀態信息，通過分析這些信號可以有效識別設備的異常狀態，如機械磨損、零件松動、潤滑不良等。然而，工業環境背景噪聲復雜，異常聲特征多樣，傳統的音頻分析方法難以滿足高精度檢測的需求。近年來，深度學習技術的快速發展為音頻信號處理提供了新的解決方案，尤其是基于多分類的異常聲檢測方法，能夠實現對多種異常狀態的精準識別與分類，具有重要的研究價值。

本研究旨在結合深度學習技術（訊飛大模型）與現代化軟件開發框架（如SpringBoot和Vue），構建一套高效、實時的工業異常聲檢測與應用系統。該研究不僅能夠提高工業設備故障檢測的準確性和效率，還能為設備維護提供智能化決策支持，降低設備停機時間和維護成本，對推動工業智能化發展具有重要意義。同時，本研究也為多分類算法在工業音頻信號處理中的應用提供了新的思路和方法，具有廣泛的理論與實踐價值。

1. 1. 研究現狀

工業異常聲檢測作為工業設備狀態監測的重要手段，近年來受到學術界和工業界的廣泛關注。隨著深度學習技術的快速發展，基于多分類的異常聲檢測方法在工業場景中的應用逐漸成為研究熱點。國內外許多研究機構和企業在這一領域取得了顯著成果，并開發了多種實際應用案例。

在學術界，德國弗勞恩霍夫研究所（Fraunhofer Institute）開發了一套基于深度學習的工業設備異常聲檢測系統，該系統通過卷積神經網絡（CNN）對工業設備的音頻信號進行分析，能夠識別多種類型的機械故障，并在實際工廠環境中進行了驗證，檢測準確率達到90%以上。此外，美國麻省理工學院（MIT）的研究團隊提出了一種基于多分類的支持向量機（SVM）方法，結合聲譜圖特征提取技術，成功應用于風力發電機的異常聲檢測，顯著提高了故障診斷的效率。

在工業界，通用電氣（GE）公司開發了基于深度學習的工業設備健康監測平臺“Predix”，該平臺利用多分類算法對設備運行中的音頻信號進行實時分析，能夠識別軸承故障、齒輪磨損等多種異常狀態，并在航空發動機和電力設備監測中取得了顯著成效。國內企業如華為和阿里巴巴也積極探索工業異常聲檢測技術的應用。華為諾亞方舟實驗室提出了基于深度神經網絡的異常聲檢測模型，并在其智能制造生產線中進行了部署，有效降低了設備故障率。阿里巴巴達摩院則利用訊飛大模型技術，開發了一套工業音頻分析系統，應用于鋼鐵廠和化工廠的設備監測，實現了對復雜工業環境中異常聲的高精度識別。

盡管已有許多研究成果和實際應用案例，工業異常聲檢測仍面臨一些挑戰。例如，工業環境中的背景噪聲復雜，異常聲特征多樣且不明顯，傳統的特征提取方法難以滿足高精度檢測的需求。此外，現有的多分類算法在處理大規模工業數據時，計算復雜度較高，實時性有待提升。因此，如何結合先進的深度學習技術（如訊飛大模型）和高效的軟件開發框架（如SpringBoot和Vue），構建一套高效、實時的工業異常聲檢測系統，仍是當前研究的重點方向。

綜上所述，基于多分類的工業異常聲檢測技術已在多個領域取得了顯著進展，但其在實際工業場景中的應用仍需進一步優化和推廣。本研究旨在結合最新的深度學習技術和現代化軟件開發框架，推動工業異常聲檢測技術的進一步發展，為工業設備的智能化運維提供有力支持。

1. 1. 系統設計思路

系統設計思路可以從以下四個方面展開：

音頻數據采集與預處理

系統首先通過工業設備中的麥克風或傳感器采集音頻數據。采集到的音頻數據會經過預處理，包括去噪、分幀、特征提取（如MFCC、譜圖等）。在音頻信號的預處理階段，確保輸入數據的質量，為后續的異常聲分類模型提供準確的數據支持。

基于多分類的異常聲識別模型

使用訊飛大模型進行音頻數據的多分類異常聲檢測。通過訓練深度學習模型（如卷積神經網絡CNN或長短時記憶網絡LSTM），對不同類型的異常聲進行分類。模型需要能夠準確識別出不同設備或工況下的異常聲音，并對其進行分類，以判斷是否需要采取進一步的維修或監控措施。

后端服務設計與數據處理

后端使用SpringBoot框架進行服務搭建，負責音頻數據的接收、處理和模型推理結果的返回。SpringBoot提供RESTful API接口，方便前端進行數據請求和獲取模型結果。此外，后端還要集成音頻數據存儲與管理功能，確保音頻數據的持久化以及后期的數據分析。

前端展示與實時監控

前端采用Vue框架構建，通過與SpringBoot后端的接口（使用Axios進行請求）實時展示音頻檢測結果。在用戶界面中，展示檢測到的異常聲音類別、發生時間、設備信息等關鍵信息，同時提供數據可視化功能，如異常聲發生頻率圖、實時檢測結果圖等，便于用戶快速了解設備狀態。

這些設計思路將使得工業異常聲檢測系統不僅能夠準確識別并分類不同類型的異常聲，還能通過直觀的前端展示幫助用戶及時采取應對措施，確保工業設備的穩定運行。

1. 1. 設計方法

采用的研究方法多種多樣，能夠幫助更好地解決實際問題。研究方法的選擇至關重要，正如有句話所說：“方法正確，離成功更近一步。”以下是本論文在研究過程中采用的幾種關鍵方法：

文獻綜述法

文獻綜述法是一種常見且重要的研究手段。在工業異常聲檢測領域，國內外已經有豐富的研究成果，這些成果涵蓋了聲學信號處理、機器學習分類算法等多個方面。通過文獻法，可以借鑒前人的研究成果和理論框架，避免重復研究，快速為自己的論文提供理論支持。這種方法類似于在解決數學問題時直接使用公式，通過前人的研究成果，能夠高效地推動自己的研究進程。

對比分析法

對比分析法不僅在學術研究中有廣泛應用，在實際開發中也同樣重要。在本研究中，通過對比分析法，能夠深入了解現有工業異常聲檢測系統的優缺點，明確自己所開發系統與市場主流方案的區別。通過對比，能更清晰地認識到系統的不足之處，并在此基礎上進行優化，確保論文中的方法和技術設計不斷完善，最終提升系統性能和用戶體驗。

調研法

調研法是研究中不可或缺的一環，尤其是在實際應用場景中。工業異常聲檢測的設計并不是空穴來風，而是基于真實的業務需求和社會痛點。在本論文中，調研法主要用于收集來自不同工業環境中工作人員的需求與反饋。這些反饋幫助明確系統的操作性要求，例如，如何設計一個用戶友好的界面，讓操作更加直觀和便捷。通過對目標用戶群體的調研，能夠讓的系統更加貼近實際使用需求，從而提高系統的實用性和接受度。

這些研究方法為本論文的順利完成提供了堅實的基礎，并有效地促進了系統的優化和應用效果的提升。

• 相關技術介紹
  1. B/S架構

隨著工業互聯網的發展，越來越多的基于多分類的異常聲檢測系統采用了類似于B/S架構的設計模式。在這種架構下，系統通過瀏覽器進行訪問，具備了獨特的優勢。首先，基于這種架構的系統能夠通過服務器端的更新，輕松實現所有用戶端的功能同步。特別是在集群部署的情況下，系統可以實現用戶在不知情的情況下完成無縫升級，確保系統始終保持最新版本。

從用戶角度來看，這種設計大大降低了硬件要求。用戶的設備配置不再是關鍵因素，因為所有的數據處理和算法運算都在服務器端完成，前端僅僅負責數據顯示。用戶只需通過瀏覽器即可訪問系統，無論是通過PC端還是移動端設備，都能便捷地進行操作，極大簡化了用戶的使用體驗。

采用這種架構的系統還消除了傳統軟件安裝的麻煩。用戶無需下載和安裝任何應用程序，只需要記住系統的訪問地址，便可以在任何支持瀏覽器的設備上訪問。這種方式不僅提高了系統的可訪問性，還大大增強了用戶的操作便利性，使得工業異常聲檢測系統在應用推廣中具備了明顯的優勢。

1. 1. 訊飛大模型

訊飛大模型作為核心技術之一，發揮著至關重要的作用。訊飛大模型基于深度學習和自然語言處理技術，具有強大的語音識別、聲學建模和情感分析能力，尤其在音頻數據的處理與分類中表現出色。

在本研究中，訊飛大模型通過對采集到的工業設備聲音進行高效的特征提取和多分類分析，能夠準確識別出正常工作狀態與各種異常聲音。例如，設備的噪聲、摩擦聲、碰撞聲等，通過模型的訓練與優化，可以高效區分并分類。這一過程涉及到對大量工業設備的聲音數據進行標注和訓練，確保模型具有高精度的識別能力。

此外，訊飛大模型在處理復雜音頻數據時，能夠在服務器端進行智能推理，實時分析音頻信號并返回分類結果。這種基于云端的大模型運算方式，不僅降低了終端設備的計算負擔，還確保了系統的高效性和擴展性。

綜上所述，訊飛大模型的引入使得本研究的工業異常聲檢測系統能夠在噪聲環境中進行高精度的聲學分類，為工業設備的故障預測與預防維護提供了有力的技術支持。

1. 1. MySQL數據庫

在現代數據管理中，某些數據庫技術對行業的發展和應用的影響深遠，其中MySQL數據庫的貢獻尤為顯著。MySQL之所以占據如此重要的地位，源于其獨特的特點和優勢。首先，作為一款開源且免費的數據庫，它不僅可以廣泛應用于商業項目中，也適用于個人項目或學術研究，極大地降低了使用成本。更為關鍵的是，MySQL不僅具備開源和免費這一基本特點，更因其易于上手的特性，成為了許多開發者的首選。無論是基礎的增、刪、改、查操作，還是涉及復雜存儲過程的應用，都能輕松應對。

對于本研究中的工業異常聲檢測系統來說，MySQL作為數據庫的選擇，不僅因為它的穩定性和高效性，還因為它在實際應用中得到了廣泛的驗證。在大學學習過程中，對MySQL數據庫有著深入的了解，在遇到問題時，能夠快速通過大量的資料和社區支持進行解決。因此，MySQL成為了本項目的理想數據庫，為系統的音頻數據存儲、處理和查詢提供了強有力的支持，確保了系統能夠高效、穩定地運行。

1. 1. Springboot技術

SpringBoot框架作為核心技術之一，發揮了重要作用。SpringBoot是一個基于Spring框架的快速開發工具，它通過簡化配置和自動化設置，使得開發者能夠更加高效地構建和部署應用。其最大的優勢在于能夠快速啟動一個完整的Web應用，且提供了豐富的功能模塊，方便與數據庫、前端框架等進行集成。

本項目中，SpringBoot主要用于后端服務的搭建，負責音頻數據的接收、處理、存儲及與前端的交互。通過SpringBoot的RESTful API接口，系統可以將音頻數據上傳至服務器進行處理，并將檢測結果實時返回給前端進行展示。SpringBoot的強大之處在于其簡化的開發模式，使得能夠將精力集中在異常聲分類算法和業務邏輯的實現上，而無需過多關注配置問題。

此外，SpringBoot與MySQL數據庫的結合，使得系統能夠高效地存儲與查詢音頻數據及檢測結果。通過Spring Data JPA和MySQL的配合，系統可以輕松實現數據的持久化和復雜查詢，保證了異常聲檢測系統的穩定性與高效性。

總之，SpringBoot框架的使用大大提高了系統的開發效率和可靠性，為工業異常聲檢測系統的順利實現提供了堅實的技術支持。

1. 1. Vue技術

Vue.js技術作為前端開發框架，極大地提升了系統的用戶體驗和界面交互性。Vue.js是一款輕量級的前端框架，因其靈活、易學以及高效的特性，被廣泛應用于現代Web開發中。通過其數據驅動的視圖和組件化的開發方式，Vue為本項目提供了一個結構清晰、可維護性強的前端架構。

在本系統中，Vue.js主要用于構建用戶交互界面，展示工業設備的異常聲檢測結果。用戶可以通過圖形化界面直觀地看到設備狀態、檢測到的異常聲音類型、發生頻率等信息。Vue的雙向數據綁定特性，使得前端界面能夠實時響應后端數據的變化，實現異常聲分類結果的動態展示。

為了進一步增強數據可視化效果，Vue.js與ECharts結合使用，通過各種圖表（如柱狀圖、折線圖、餅圖等）展示檢測到的異常聲音的統計分析結果。此外，Vue與Axios的結合使得前端能夠與后端進行高效的API通信，及時獲取實時音頻數據的檢測結果。

總的來說，Vue.js技術在本系統中的應用，不僅提升了前端界面的交互性和響應速度，還通過與后端系統的無縫對接，實現了數據的實時更新和精準展示，為用戶提供了高效、便捷的操作體驗。

• 系統需求分析
  1. 功能需求分析

功能模塊設計需要涵蓋用戶管理、數據管理和質量控制等多個方面。以下是各個功能模塊的需求分析：

首頁

首頁作為系統的入口，需展示系統的整體概況，如異常聲檢測的實時統計信息、最新公告、系統狀態等。用戶可以通過首頁導航進入其他功能模塊，便于快速了解系統概況和當前任務。

個人中心

個人中心模塊允許用戶查看和編輯個人信息，如用戶名、聯系方式、密碼等。用戶還可以查看自己的歷史操作記錄和檢測結果，便于管理個人資料和跟蹤歷史數據。

管理員管理

該模塊專門為管理員提供用戶權限管理、賬戶維護等功能。管理員可以添加、刪除、修改用戶信息，并分配不同的權限，確保系統安全和正常運行。

基礎數據管理

該模塊用于管理系統中的基礎數據，包括設備信息、傳感器數據、聲音錄音數據等。管理員可以進行數據的增、刪、改、查操作，確保數據的完整性和準確性。

公告管理

公告管理模塊用于發布系統內部通知和公告，管理員可以向所有用戶發布重要信息，如系統維護通知、操作指引等，確保信息及時傳達。

抽樣標準管理

該模塊用于設定和管理聲音數據采樣的標準。管理員可以定義抽樣頻率、采樣時長等參數，保證采集到的數據符合質量要求。

質量檢測管理

質量檢測管理模塊主要用于監控和管理異常聲的檢測過程，管理員可以查看各類檢測任務的執行情況，確保檢測結果的準確性和及時性。

質量控制管理

該模塊用于設置和管理質量控制標準，如異常聲識別的閾值、分類標準等。管理員通過設定合理的控制標準，確保異常聲檢測系統的性能和準確性。

質量分析管理

質量分析管理模塊負責對檢測數據進行統計和分析，生成報告和趨勢圖，幫助管理人員評估檢測效果并制定優化方案。

工作人員管理

該模塊用于管理系統中的工作人員信息，包括操作記錄、工作任務分配等。管理員可以查看每個工作人員的任務完成情況，確保工作流程的順利進行。

以上功能模塊的設計能有效支持工業異常聲檢測系統的全面管理和數據分析，確保系統的高效運行。

1. 1. 非功能需求分析

非功能性需求的優化尤為關鍵，主要體現在界面設計和輸入輸出的處理上。以下是對這些方面的建議：

界面設計方面，在系統界面設計中，必須確保所有用戶都能夠快速理解和操作。界面應簡潔直觀，避免過于復雜或難以理解的業務提示和操作流程。用戶界面應該符合用戶習慣，讓操作過程盡可能流暢，避免繁瑣的步驟和不清晰的提示。例如，異常聲檢測的結果展示應該清晰明了，讓用戶一目了然，且圖表和數據的展示應盡量簡化，突出核心信息。避免冗雜的設計，讓用戶能夠輕松找到他們需要的功能，快速完成任務。

輸入輸出方面，系統應該遵循簡潔易用的設計原則，尤其在日期選擇等關鍵數據輸入上。對于一些不需要精確到秒的日期字段，例如設備檢測時間或報警時間，系統應提供簡單的日期選擇控件，允許用戶選擇日期而不要求精確到秒，這樣可以提高用戶體驗并減少不必要的操作復雜度。然而，對于那些需要高精度輸入的場景，如異常事件的實時監測，系統應提供精確到秒的時間選擇控件。通過靈活的設計，確保輸入輸出界面的友好性與操作便捷性，降低用戶的使用難度。

綜上所述，這些優化建議有助于提升系統的可用性和用戶體驗，使得工業異常聲檢測系統更加高效、易用，適應不同用戶的需求。

1. 1. 可行性分析
      1. 時間可行性

在進行畢業設計時，首先必須確保的是時間可行性，這是項目能否順利完成的關鍵標準。雖然在構思和規劃時可能有很多理想的設想和目標，但如果開發周期過長，比如超過兩三年，并且需要一個龐大的專業團隊來支持，那這樣的時間可行性就存在問題。時間可行性指的是在設定的時間范圍內完成任務的可能性，如果能夠在規定的時間內按時完成，那么就是可行的；反之，如果超出預定時間，無論如何都無法達成目標，那么就無法實現。

因此，確保項目能夠在合理的時間內完成是至關重要的，它直接決定了設計的執行和完成度，尤其是在畢業設計這種限定時間的項目中，時間管理和進度控制必須嚴格執行，才能確保按時提交高質量的成果。

1. 1. 1. 經濟可行性

經濟可行性是一個相對直觀的概念，可以理解為手頭的預算限制決定了能購買多少資源。在軟件開發項目中，經濟可行性指的是在實施軟件開發時所需要投入的具體費用。首先，在考慮可行性時，應避免選擇商業付費的數據庫或開發工具，因為這些通常會產生額外的費用，而的畢業設計項目并不支持這樣的支出。經濟可行性是畢業設計實施中必須首先考慮的重要因素，尤其對于學生來說，應該選擇那些開源且免費的工具和技術，以降低開發成本。

對于畢業設計而言，實現功能需求時，并不需要依賴昂貴的商業軟件或技術，可以選擇開放源代碼的數據庫、開發框架和編程語言，既能完成項目目標，又能避免額外的經濟負擔。因此，作為學生，應當確保項目在經濟上的可承受性，以便在預算范圍內高效實施，而不會因成本問題而影響項目的推進。

1. 1. 1. 技術可行性

技術可行性是確保項目成功的關鍵指標之一，指的是實現目標所需技術是否具備實施的條件和能力。在的畢業設計中，選擇的技術都源自于在大學中所學的內容，這使得解決問題的資源更加容易獲取，技術方法也都是經過充分考慮和研究的。對于技術可行性來說，避免使用非開源技術至關重要，因為這些技術會增加項目實施的難度，甚至可能造成不可預見的技術障礙。

因此，為了提高項目的技術可行性，選擇了開源的編程語言和技術框架。開源工具不僅使得開發更加高效，還能夠降低成本，并且便于后期的維護和拓展。借助廣泛的開源社區支持，項目在實施過程中能夠獲得更多的資源和解決方案，從而有效減少技術風險。因此，選擇開源技術是提高技術可行性的有效途徑，確保了項目能夠順利進行并按預期完成。

1. 1. 系統業務流程

業務流程的設計通常是基于具體的業務需求來構建的。從業務角度來看，不同行業和不同應用場景會有各自的獨特需求；而從計算機技術的角度而言，通常只涉及到對有效數據的增、刪、改、查等操作。在本項目中，當涉及到用戶或基礎信息的錄入時，采用的是“新增”業務流程。通常，新增流程會根據用戶輸入的信息進行有效性驗證。通過驗證的輸入信息將被系統接受，并存儲到數據庫中。

具體的流程圖展示了從用戶輸入到信息保存的整個過程，確保了數據的準確性和完整性。這一流程是為保障數據錄入的正確性，確保系統能夠高效處理和管理工業異常聲檢測中的信息。

對于修改流程來說，不僅需要準備好待修改的數據，還需要特別注意更新數據庫中相關記錄的唯一標識符（ID）。與新增數據不同，新增操作會直接將數據插入系統，而修改操作則需要根據數據庫中已有的記錄進行更新。因此，在修改過程中，系統必須首先確認需要修改的記錄，并確保修改的ID正確無誤，以便更新對應的數據。

修改流程會在數據準備好并進行有效性校驗后，根據用戶輸入的新的信息更新相關記錄，確保數據庫中的數據與實際需求保持一致。這樣可以有效避免數據冗余或錯誤，確保系統中存儲的異常聲檢測信息的準確性和時效性。