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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,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。
基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程
作为上述方案的进一步优化,若存在所建立的至少一个拾音器包括数据流和对应数据流节点或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匹配,数据服务器存储建立连接的至少一个拾音器中的数据流信息和对应数据流节点信息或至少一个第二拾音器中数据流信息和对应数据流节点信息;
且根据采集的对应的拾音器的数据流信息的数据属性和数据流节点,自动学习归集,形成新的待测数据流的音频数据规则;
针对不同特征活动(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,对应的数据属性、属性参数及故障阈值,自动学习归集,形成新的待测数据流的音频数据规则;
建立预先设置的至少一个拾音器或至少一个第二拾音器与数据服务器连接,基于所述形成新的待测数据流的音频数据规则,对当前至少一个拾音器或至少一个第二拾音器采集的数据流进行数据检测分析;
若违反所述形成新的待测数据流的音频数据规则,发出告警。
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
具体实施方式
为使本申请实施例的目的、技术方案和优点更加清楚,下面将结合本申请实施例中的附图,对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例是本申请一部分实施例,而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
因此,以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围,而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都属于本申请保护的范围。
应注意到:相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项,因此,一旦某一项在一个附图中被定义,则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
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
实施例1:
结合说明书的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,具有外壳体,所述外壳体包括通过相互可拆卸盖合的壳体上盖1和用于吸附在被检测设备表面的壳体底座10,所述外壳体内腔由上而下依次设置有电池仓、主控仓和用于接收被检测设备振动产生的声纹旋涡仓;所述电池仓内设置有用于提供电源超级电容3,所述超级电容3与设置在主控仓内的主控板9电连接,所述主控板9包括有用于接收被检测设备振动产生声纹的振动检测单元、用于分别采集环境噪音、监测装置噪音和被检测设备振动声音的声音采集单元,以及对振动检测单元和声音采集单元分别获取的多条声纹信息进行匹配处理的处理单元,以及与所述处理单元连接分别用于将处理单元处理后的声纹信息w进行存储的存储单元和用于将所述声纹信息w进行发送的信号发射单元。所述处理单元采用nordic52840armcortex-m432位处理器,内嵌蓝牙5.0协议栈,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。
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