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河南電力設備聲紋識別系統公司「多圖」

基于聲紋識別的電力設備在線監測方法及系統與流程

作為上述方案的進一步優化，所述建立的拾音器包括數據流和對應數據流節點與所述至少一個第二拾音器包括數據流和對應數據流節點以及數據服務器原始數據連接關系，包括：根據預先設置于數據服務器內的原始數據流包括數據流節點和屬性，與所述拾音器采集的數據流和對應數據流節點及屬性，以及與所述第二拾音器采集的數據流和對應數據流節點及屬性間的對應關系，建立所述至少一個拾音器中的數據流和對應數據流節點及屬性以及所述至少一個第二拾音器中的數據流和對應數據流節點與數據服務器內原始數據連接關系。

一種基于聲紋及振動針對電力主設備的缺陷在線監測方法與流程

優選地，所述漩渦倉是通過螺釘將所述主控板固定在沿殼體底座內壁的多個呈圓周均勻設置的安裝座上形成的密閉空間。

優選地，所述聲音采集單元包括設置在殼體底座外壁用于采集環境噪音的麥克風a，設置在主控倉內用于檢測監測裝置噪音的麥克風b和設置在漩渦倉內用于檢測被檢測設備振動聲音的麥克風c；所述振動檢測單元包括用于作為調?；鶞实膍ems3軸數字加速度傳感器和用于作為振動檢測的mems單軸，帶寬11khz的模擬加速度傳感器。

具體地，再一步優選設置，所述處理單元采用nordic52840armcortex-m432位處理器，內嵌藍牙5.0協議棧，所述無線發射模塊采用e103-w02且內置tic3200工業級wifi模塊，所述超級電容3采用sl1520，鋰亞電池采用er14335電池。

相對于現有技術而言，由于電力設備的檢測設備比較傳統，目前檢測設備都集中在事故發生后，主要用于事故后故障發生原因分析。本申請聲紋及振動聯合在線監測裝置，可以預知，預警電網設備可能故障。

一種基于聲紋及振動針對電力主設備的缺陷在線監測方法與流程

實施例1：

結合說明書的一種基于聲紋及振動針對電力主設備的缺陷在線監測方法，具有外殼體，所述外殼體包括通過相互可拆卸蓋合的殼體上蓋1和用于吸附在被檢測設備表面的殼體底座10，所述外殼體內腔由上而下依次設置有電池倉、主控倉和用于接收被檢測設備振動產生的聲紋旋渦倉；所述電池倉內設置有用于提供電源超級電容3，所述超級電容3與設置在主控倉內的主控板9電連接，所述主控板9包括有用于接收被檢測設備振動產生聲紋的振動檢測單元、用于分別采集環境噪音、監測裝置噪音和被檢測設備振動聲音的聲音采集單元，以及對振動檢測單元和聲音采集單元分別獲取的多條聲紋信息進行匹配處理的處理單元，以及與所述處理單元連接分別用于將處理單元處理后的聲紋信息w進行存儲的存儲單元和用于將所述聲紋信息w進行發送的信號發射單元。所述處理單元采用nordic52840armcortex-m432位處理器，內嵌藍牙5.0協議棧，所述無線發射模塊采用e103-w02且內置tic3200工業級wifi模塊，所述超級電容3采用sl1520，鋰亞電池采用er14335電池。