本项目采用分布式实时异音监测方案，搭载AHAI1041异音检测系统，为工业设备提供全天候、高精度的声音监测服务。系统一共设置6个独立监测点位，每个点位均配备独立的信号采集单元、边缘计算单元以及通信单元，可独立完成声音采集、数据处理与信息传输工作，监测布局灵活，适配复杂工业生产场景。

在数据采集阶段，各监测点位利用高灵敏度麦克风采集设备运行过程中的原始声音信号，再通过专用采集仪完成模拟信号到数字信号的转换，同时对音频数据进行降噪、分帧等预处理操作，剔除环境杂音干扰，保证音频数据的纯净度。预处理后的有效音频数据，会实时传输至嵌入式工控机进行深度分析。

工控机内部搭载AI异音检测模块，依托动态自进化诊断系统（DSEFDS），对输入的音频数据流开展实时特征提取，精准捕捉声音频率、振幅等关键特征，并完成异常判定。该智能模型具备自主学习能力，通过持续收集正常运行声音与故障异音样本，自动搭建专属声音特征数据库，无需人工手动设定判定阈值，便可精准识别微弱异响、突发异音等各类异常声响。

系统完成检测后，将生成OK/NG检测结果，并绑定时间戳、监测点位等原始数据，通过无线通信模块上传至中心服务器。服务器集中汇总全部监测点位的数据，完成数据储存、分类统计与智能分析。工作人员可通过前端可视化页面，实时查看设备运行状态、历史检测数据以及故障报警信息，实现集中化、可视化管控。

同时，该系统拥有长效迭代优化能力，能够跟随设备运行周期持续学习、更新算法模型，自动适配设备老化、工况变动等复杂工业环境，保障系统长期稳定、高精度运行。