




基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程
本技术涉及一种电力设备监测方法,尤其涉及一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法和系统。
背景技术:
变压器(电抗器)运行状态监测方式主要有人工走查、传感器监测和计算机视觉三种方式;而对于变压器(电抗器)运行过程中产生的声音数据(包含运行状态、故障原因等声纹信息),主要是巡检人员凭经验判断是否正常,缺少智能化的监测手段。主要存在以下几个方面的需求:
缺少变压器(电抗器)音频实时采集和传输的设备:目前变压器(电抗器)的监测主要是区域、温度监测、负载等方面的监测,缺少对变压器(电抗器)音频数据的采集和监测的设备;
变压器(电抗器)内部故障诊断的方式匮乏:当变压器(电抗器)出现放电、介质沸腾、绕组松动、铁芯松动等内部故障时,会伴随音频的变化,但是目前只能通过运维人员凭经验判断,存在主观经验错误和监测不及时等问题;
为了掌握变压器(电抗器)实时运行情况、及时发现故障设备,并做出科学的决策和处理,有必要研究一种无人值守的变压器(电抗器)音频监控新方法。

浅谈声纹自动识别系统
但是这一情况已经被打破。公司依托自主研发的多生物特征自动识别以及声学研究所的相关技术,打造了中国的大规模声纹自动识别系统软件。后台采用的语音识别技术,用13维美尔倒谱系数及其一阶、二阶和三阶差分,合并起来构成一个52维的参数矢量用以描述该帧语音信号的频谱特征。声纹自动识别系统具有极高的识别准确率和群体识别的自动化,通过声纹特征构建大规模数据库,实现远程、快速自动化检索和识别。

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
电力设备在带电运行过程中,会产生可以表征设备本身状态的特有的声音及振动,并且这个声音是该设备独有的,AI智能声纹监测系统报价,该声音还可以通过电声学仪器所测量和分析,因此我们称该声音携带的表征电力设备运行状态的特性为声纹及振动。利用这一特性,将被检测设备的检测声纹信息与正常的声纹信息进行对比可以预判设备的工作状况,实现在设备发生故障前提前预知和排除,避免因电力主设备的突然故障导致的异常电网断电而引发的损失。因此,提供一种更为不需要高压停电,方便,准确,的实时在线监测方法非常必要。


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