声学声纹监测系统公司-风电声学声纹监测系统公司-海康威视

产品编号:117060847 修改时间:2022-07-12 10:57
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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

获取所述声纹信息w的过程还包括对声纹信息d和/或声纹信息e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d/e在同一频率对应的幅度值增大或者减小2-3%,形成与声纹信息d/e对应的锐化后的声纹信息幅度带声纹信息d /e 。

具体地,上述方法是通过将设备振动和声音信息相互比对形成双层验证,从而剔除环境噪音以及其他通过麦克风可以采集到的噪音,获得纯净的设备发出的固有声音的声纹信息,同时,通过并行采集设备的振动信息进行比对获得准确的设备固有的声纹信息,避免了环境的干扰对检测结果的消极影响,从而达到判别的目的。所述的周期t可以认为任意设置,设置周期t的目的是防止因采集的信息是离散的进行对比导致对比的结果可能存在失真的可能,当声纹信息是持续的进行对比,轴承声学声纹监测系统公司,就相当于呈“段”的数据相互比对匹配误差会远远低于呈“点”的数据之间的相互比对产生的误差,这就保证了检测结果的准确性。本申请提供的集成化的监测设备将上述方法进行了集成化的实现,这相对于现有技术而言具有明显意义上的进步。虽然本发明中所采用的包括信号发射单元、处理单元、振动检测单元和声音采集单元在内的硬件是通过市售现有型号产品实现,但是上述整体的系统结构和处理方法在电力主设备的缺陷检测当中,尚属首例。充分利用物体固有的声纹信息进行判定具有极高的判定精度,且本发明创造性的采用了三通道声音采集进行交叉对比,剔除环境噪音影响,能够获得准确的设备声纹信息,从而为的缺陷判别提供了良好条件。






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,声学声纹监测系统公司,且设备小,集成化高,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,风电声学声纹监测系统公司,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%,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

基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程

导航定位模块,基于声成像设备,实时违反所述形成新的待测数据流的音频数据规则对应的一个所述拾音器或者所述第二拾音器,与所述一个所述拾音器或者所述第二拾音器对应绑定通信的电力设备位置。

本发明的一种基于声纹识别的电力设备在线监测系统,通过监测设备运行时的声音信号,智能声学声纹监测系统公司,对变压器(电抗器)运行状态进行在线监测.并且与变电站监控系统相配合,通过客户端随时关注基于声纹识别的电力设备在线监测系统,从多方面掌握设备实际运行情况,优化变电站系统的管理,对提高设备的检修效率、可靠性,延长设备使用寿命都有重要的现实意义。

以上描述仅为本申请的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解,本申请中所涉及的发明范围,并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案,同时也应涵盖在不脱离所述发明构思的情况下,由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。






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