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，走行部声纹在线监测系统哪家好，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。

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，AI智能声纹在线监测系统哪家好，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。

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，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，轴承声纹在线监测系统哪家好，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，声纹在线监测系统哪家好，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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