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| 价格： | 来电议定 |
浅谈声纹自动识别系统
系统主要优势
1.系统具有业界的准确性
依托于中科院声学所的强大研发优势，海鑫与中科院声学所联合推出了全新的声纹自动识别系统。其所用的算法，在历次国内和国际的评测中都取得了的成绩，其中获得了8次国内，5次国际的成绩。
2.可扩展的系统架构
从支持数十万人到支持数千万人的数据库，都只需一套软件。采用了创建的关系数据库+分布式文件系统的方式来处理大库容时候的数据存储的问题。
3.稳定、的并行比对架构
依托于海鑫多生物特征自动识别比对系统。海鑫声纹自动识别系统继承了其、稳定、健壮、扩展性高的特点。
4.简洁、易用的界面
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
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，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。
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，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。
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