1.一种基于声纹识别的磨煤机运行监测系统，其特征在于，包括平台端和用户端；

所述平台端包括临界分析模块；

所述临界分析模块用于对用户的磨煤机信息进行分析，识别用户的磨煤机信息，根据所述磨煤机信息从预设的平台储备库中匹配对应的临界标准范围和异常声纹集合数据，所述临界标准范围为所述磨煤机在正常运行时的声纹识别范围；所述异常声纹集合数据由所述磨煤机在异常运行时的声纹识别范围以及声纹识别范围内相应声纹识别数据对应的异常问题组成；将临界标准范围和异常声纹集合数据发送给相应用户端；

所述用户端包括声纹采集模块、标准调试模块和监测分析模块；

所述声纹采集模块用于实时采集目标环境内的声纹信息，所述目标环境为所述磨煤机的运行环境；

所述标准调试模块用于设置并实时更新所述磨煤机在目标环境内的监测分段标准，所述监测分段标准包括临界标准范围和应用标准范围；

所述监测分析模块用于对磨煤机进行监测分析，实时识别磨煤机的声纹信息，获取监测分段标准，基于所述监测分段标准对所述声纹信息进行实时分析，获得监测分析结果，根据所述监测分析结果进行相应处理。

2.根据权利要求1所述的一种基于声纹识别的磨煤机运行监测系统，其特征在于，平台储备库的建立方法包括：由平台方汇总各种磨煤机，实时采集所述磨煤机的历史声纹数据，所述历史声纹数据包括声纹识别数据和磨煤机状态数据；将所述历史声纹数据按照所述磨煤机进行分类，形成所述磨煤机的磨煤机素材数据；

将所述磨煤机素材数据进行分类，形成所述磨煤机的异常分类数据和正常分类数据；

分别识别异常分类数据和正常分类数据对应的声纹识别数据，整合形成异常声纹集合和正常声纹集合，为所述异常声纹集合中的声纹识别数据标记相应的异常问题；

根据正常声纹集合和异常声纹集合生成临界标准范围；根据所述磨煤机对应的临界标准范围和异常声纹集合数据建立平台储备库。

3.根据权利要求2所述的一种基于声纹识别的磨煤机运行监测系统，其特征在于，将磨煤机素材数据进行分类的方法包括：建立素材分类模型，素材分类模型的表达式为：

式中：(S，K)为输入数据，S为历史声纹数据；K为素材分类标准；S→K表示相应历史声纹数据符合素材分类标准；输出数据为素材分类值SF(S，K)，素材分类值为1或0；

通过素材分类模型对磨煤机素材数据进行分析，获得磨煤机素材数据内各个历史声纹数据对应的素材分类值；

将素材分类值为1的历史声纹数据分为一类；

将素材分类值为0的历史声纹数据分为一类；

根据素材分类标准确定异常分类数据和正常分类数据。

4.根据权利要求1所述的一种基于声纹识别的磨煤机运行监测系统，其特征在于，监测分段标准的设置和更新方法包括：确定调试时长，根据所述调试时长获取相应的声纹信息，识别所述声纹信息对应的采集时间，根据所述采集时间获取所述声纹信息的磨煤机检测状态；

根据所述磨煤机检测状态对声纹信息进行分类，形成调试分类数据；识别所述调试分类数据对应的声纹集合；为所述声纹集合内相应声纹信息设置声纹值；根据声纹集合和声纹值设置应用标准范围；

识别临界标准范围，根据临界标准范围和应用标准范围形成监测分段标准；

实时获取磨煤机的声纹信息和磨煤机检测状态，根据声纹信息和磨煤机检测状态对应用标准范围进行实时更新；根据更新后的应用标准范围对监测分段标准进行更新。

5.根据权利要求4所述的一种基于声纹识别的磨煤机运行监测系统，其特征在于，调试时长的设置方法包括：设置单元时长，实时计算应用标准范围在相应单元时长内的更新率；

将所述更新率与阈值X1进行比较；

当更新率小于阈值X1时，结束调试，确定调试时长；

当更新率不小于阈值X1时，继续调试。

6.根据权利要求4所述的一种基于声纹识别的磨煤机运行监测系统，其特征在于，为声纹集合内相应声纹信息设置声纹值的方法包括：实时统计声纹集合内相应声纹信息的时间记录表，所述时间记录表由若干条单元记录组成，将单元记录标记为i，i＝1、2、……、n，n为时间记录表内单元记录的数量；

识别单元记录对应的采集时间，将采集时间标记为TCi；

实时识别当前时间，将当前时间标记为TD；

根据代表公式计算声纹集合内相应声纹信息的代表值，代表公式为：式中：DB为代表值；μ调整系数，取值范围为[1.1，1.2]；TD‑TCi的单位为日；

将声纹信息的代表值标记为DBj，j表示相应的声纹信息，j＝1、2、……、m，m为声纹集合内声纹信息的数量；

根据声纹值计算公式计算相应声纹信息的声纹值，声纹值公式为：式中：SWj为声纹值。

7.根据权利要求1所述的一种基于声纹识别的磨煤机运行监测系统，其特征在于，基于监测分段标准对声纹信息进行分析的方法包括：将监测分段标准对应的临界标准范围和应用标准范围分别标记为LU和YU；

建立监测评估模型，监测评估模型的表达式为：

式中：(SQ，LU，YU)为输入数据，SQ为声纹信息；SQ∈YU表示声纹信息属于应用标准范围； 表示声纹信息不属于应用标准范围；输出数据为监测评估值GP(SQ)，监测评估值为1、2或3；

通过监测评估模型对于监测分段标准和声纹信息进行分析，获得对应的监测评估值；

当监测评估值为1时，评估运行正常；

当监测评估值为2时，评估运行异常，计算对应的异常值；

当监测评估值为3时，评估运行故障。

8.根据权利要求7所述的一种基于声纹识别的磨煤机运行监测系统，其特征在于，异常值的计算方法包括：识别所述声纹信息的声纹值，标记为SW0；

根据所述应用标准范围确定基准声纹值，所述基准声纹值为所述应用标准范围对应的最小声纹值；

根据异常值计算公式计算对应的异常值，异常值计算公式为：SW′‑SW0

YZ＝[1‑(2 ‑1)]×100；

式中：YZ为异常值；SW′为基准声纹值。