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

比对

四种比对任务类型

1.支持已知身份人员的声纹比对案件未知身份声纹（PL）。

对于那些重点未确定身份的声纹，我们可以采用这种方式进行比对。例如通过标准化信息采集的声纹传入声纹自动识别系统后，工业声纹在线监测系统报价，可以重点比对这些声纹以便确定身份。

2.支持已知身份人员的声纹相互比对（PP）。

此种比对主要是确定声纹的有效性。

3.支持未知身份人员的声纹比对已经身份人员的声纹（LT）。

当我们获得了一条未知身份的声纹之后，比对已经身份的声纹数据库，就可以确定此未知身份声纹的说话人身份。

4.支持未知身份人员的声纹相互比对（LL）。

主要目的是进行案件声纹的归并。支持与文字信息的关联检索。

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，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。

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