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，风力发电声纹监测系统，所述超级电容3采用sl1520，锂亚电池采用er14335电池。

基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程

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具体实施方式

下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，风力发电声纹监测系统公司，为了便于描述，风力发电声纹监测系统哪家好，附图中仅示出了与发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。

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，风力发电声纹监测系统多少钱，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；

基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程

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。

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作为上述方案的进一步优化，获取目标电力设备的数据流节点，数据属性、属性参数及故障阈值，包括如下步骤：

获取拾音器或第二拾音器采集的音频数据流；

抽取所述待处理音频数据流中包括的目标实体的预定义参数的属性值；

根据抽取出的属性值，建立对应目标实体的音频数据属性参数集。所述电力设备包括变压器，电抗器和gis设备；

作为上述方案的进一步优化，获取针对所述至少一个拾音器采集的数据流与所述至少一个拾音器采集数据流的风险特征信息；确定所述至少一个拾音器采集的数据流或所述至少一个拾音器采集的数据流中与所述风险特征信息的相似度超过预设阈值的数据流节点组，输出所述数据流节点组的信息。

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