一种基于声纹信号的铁塔螺栓松动检测方法

本发明公开了一种基于声纹信号的铁塔螺栓松动检测方法，包括以下步骤：S1采集铁塔螺栓音频样本并进行数据处理，生成铁塔螺栓数据集；S2结合处理过的铁塔螺栓数据集构建基于图卷积神经网络和多领域自适应模型，得到螺栓特征嵌入；S3随机提取铁塔螺栓数据集中的数据对基于图卷积网络和多领域自适应模型进行模型训练和更新；S4对训练好的基于图卷积网络和多领域自适应模型，引入预测目标约束，输出整体铁塔螺栓工况。本发明通过一种多信道域图卷积网络方法提取源域和目标域的螺栓共同特征以及挖掘特征之间的关系，降低了目标域螺栓数据和源域螺栓数据的分布差异，解决了现有技术中数据量不足导致的精度较低的问题。