冷却塔噪音检测。在数据采集方面，他们利用高质量的传感器设备对水泵噪音进行实时监测，并将大量的数据输入到深度学习模型中进行训练。通过这些数据，深度学习系统可以学习不同噪音模式之间的关联，从而实现对水泵状态的准确识别。

针对深度学习模型的优化和改进也是研究的重点之一。研究人员通过改进网络结构、调整超参数等方式，提高了系统的准确性和稳定性。同时，他们还尝试引入多模态数据（如振动、温度等）进行联合训练，以更全面地了解水泵的运行状态。

研究人员还致力于推动水泵噪音自动诊断系统的应用和实践。他们与企业合作，将研究成果应用于实际生产中，验证系统在真实场景下的效果和可靠性。通过不断的实验和改进，逐步完善系统性能，并适应不同类型和规模的水泵设备。