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

本发明涉及电力设备检测领域，尤其涉及对在役电力主设备进行缺陷检测的装置领域，具体涉及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。

背景技术：

电力主设备的正常运行是保证整个电网正常运行，保证良好供电的必要前提。但是电力主设备一般都是在带电状态，不能采用常规方式对其进行检测，现有技术大多通过采集设备温度数据，进行间接判断，但是这种受环境影响较大，判断的准确性不高，参考意义不大。

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，广东声纹监测价格，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。

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，煤矿声纹监测价格，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，变压器声纹监测价格，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，AI智能声纹监测价格，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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