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，煤矿声纹监测系统，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，煤矿声纹监测系统多少钱，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，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，煤矿声纹监测系统报价，发出告警。

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作为上述方案的进一步优化，煤矿声纹监测系统公司，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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作为上述方案的进一步优化，所述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，包括：根据预先设置于数据服务器内的原始数据流包括数据流节点和属性，与所述拾音器采集的数据流和对应数据流节点及属性，以及与所述第二拾音器采集的数据流和对应数据流节点及属性间的对应关系，建立所述至少一个拾音器中的数据流和对应数据流节点及属性以及所述至少一个第二拾音器中的数据流和对应数据流节点与数据服务器内原始数据连接关系。

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