声纹监测-海康威视北京代理-工业声纹监测哪家好

一种基于声纹及振动针对电力主设备的缺陷在线监测方法与流程

优选地，所述漩涡仓是通过螺钉将所述主控板固定在沿壳体底座内壁的多个呈圆周均匀设置的安装座上形成的密闭空间。

优选地，所述声音采集单元包括设置在壳体底座外壁用于采集环境噪音的麦克风a，设置在主控仓内用于检测监测装置噪音的麦克风b和设置在漩涡仓内用于检测被检测设备振动声音的麦克风c；所述振动检测单元包括用于作为调校基准的mems3轴数字加速度传感器和用于作为振动检测的mems单轴，带宽11khz的模拟加速度传感器。

具体地，再一步优选设置，所述处理单元采用nordic52840armcortex-m432位处理器，内嵌蓝牙5.0协议栈，工业声纹监测哪家好，所述无线发射模块采用e103-w02且内置tic3200工业级wifi模块，所述超级电容3采用sl1520，锂亚电池采用er14335电池。

相对于现有技术而言，由于电力设备的检测设备比较传统，目前检测设备都集中在事故发生后，主要用于事故后故障发生原因分析。本申请声纹及振动联合在线监测装置，可以预知，预警电网设备可能故障。

一种基于声纹及振动针对电力主设备的缺陷在线监测方法与流程

技术实现要素：

为了解决背景技术中提到的现有技术在带电电力主设备上检测存在的准确度不高容易受到环境干扰导致检测失真的问题，本申请提供一种基于声纹及振动针对电力主设备的缺陷在线监测方法及监测装置。用于克服现有检测技术的不足，实现准确、快捷、方便的检测。本发明通过采集现场声音和振动采集并结合各种电力设备的特征对电力设备机械缺陷进行定位。相较于现有技术具有的判定，且设备小，集成化高，声纹监测，利于检测操作和携带。

为了达到上述目的，本申请所提供的监测装置所采用的技术方案为：

本发明还提供一种基于声纹及振动针对电力主设备的缺陷在线监测方法具体是采用上述的监测装置实现，具体包含以下监测步骤：振动检测单元将被检测设备产生的振动频率进行持续采集，获得在采集持续时间周期t内的振动频率，通过将上述周期t内的振动频率转换为频率分布图，获取到周期t内的振动声纹信息e；与上述步骤同时进行的，在周期t内声音采集单元通过三路分别检测环境噪音、监测装置自身噪音和被检测设备发出的噪音的麦克风a、麦克风b、麦克风c采集到的声纹信息a、声纹信息b、声纹信息c；处理单元将声纹信息c中包含有声纹信息a和声纹信息b中的信息剔除获得声纹信息d，再将声纹信息d与声纹信息e相匹配的信息提取获得被检测设备发出的声纹信息w；利用信号发射单元将声纹信息w发送到后台服务器与现有电力设备缺陷类型对比获取准确的被检测设备的缺陷情况以及缺陷类型。所述步骤s02中周期t选取值为3-5秒。

优选地，所述步骤s04获取声纹信息d的过程中还包括对声纹信息a、声纹信息b和声纹信息c进行锐化的步骤；所述锐化步骤具体采用将需要锐化的声纹信息a/b/c在同一频率对应的幅度值增大或者减小2-3％，工业声纹监测多少钱，形成与声纹信息a/b/c对应的锐化后的声纹信息幅度带声纹信息a+/b+/c+；

基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程

本发明提供了一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法，包括如下步骤：采集预先设置的至少一个拾音器中的数据流和预先设置的至少一个第二拾音器中的数据流；

一所述拾音器与一变压器接，用于采集变压器音频数据，变压器声纹监测多少钱，一所述第二拾音器与一电抗器接，用于采集电抗器音频数据；

建立所述至少一个拾音器包括数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系；

确定存在所建立的拾音器包括数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系是都匹配；

输出匹配结果。

基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程

其中，数据服务器原始数据包括不同特征属性(负载、电压等级、季节)的变压器(电抗器)音频数据，不同特征活动(放电、介质沸腾、绕组松动、铁芯松动)对应的变压器(电抗器)的音频数据；不同环境噪声下(鸣笛、鸟叫、雷声、雨声)对应的变压器(电抗器)的音频数据；

不同电力设备(变压器、电抗器、gis设备)不同状态(在线、离线)事件识别；

数据服务器数据存储，通过改进现有关系型数据库、redis数据结构服务器以及分布式数据库存储技术，融合可靠的分布式文件系统(hdfs)、大数据去冗余及低成本的大数据存储技术，完成大数据的存储，建立相应的电力设备音频语料的索引，为分析处理等服务提供数据保障。