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內蒙古自治聲紋監測-海康威視-AI智能聲紋監測公司

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

電力設備在帶電運行過程中，會產生可以表征設備本身狀態的特有的聲音及振動，并且這個聲音是該設備獨有的，該聲音還可以通過電聲學儀器所測量和分析，因此我們稱該聲音攜帶的表征電力設備運行狀態的特性為聲紋及振動。利用這一特性，將被檢測設備的檢測聲紋信息與正常的聲紋信息進行對比可以預判設備的工作狀況，實現在設備發生故障前提前預知和排除，避免因電力主設備的突然故障導致的異常電網斷電而引發的損失。因此，提供一種更為不需要高壓停電，方便，準確，的實時在線監測方法非常必要。

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

技術實現要素：

為了解決背景技術中提到的現有技術在帶電電力主設備上檢測存在的準確度不高容易受到環境干擾導致檢測失真的問題，本申請提供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及監測裝置。用于克服現有檢測技術的不足，實現準確、快捷、方便的檢測。本發明通過采集現場聲音和振動采集并結合各種電力設備的特征對電力設備機械缺陷進行定位。相較于現有技術具有的判定，且設備小，集成化高，利于檢測操作和攜帶。

為了達到上述目的，本申請所提供的監測裝置所采用的技術方案為：

本發明還提供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體是采用上述的監測裝置實現，具體包含以下監測步驟：振動檢測單元將被檢測設備產生的振動頻率進行持續采集，獲得在采集持續時間周期t內的振動頻率，通過將上述周期t內的振動頻率轉換為頻率分布圖，獲取到周期t內的振動聲紋信息e；與上述步驟同時進行的，在周期t內聲音采集單元通過三路分別檢測環境噪音、監測裝置自身噪音和被檢測設備發出的噪音的麥克風a、麥克風b、麥克風c采集到的聲紋信息a、聲紋信息b、聲紋信息c；處理單元將聲紋信息c中包含有聲紋信息a和聲紋信息b中的信息剔除獲得聲紋信息d，再將聲紋信息d與聲紋信息e相匹配的信息提取獲得被檢測設備發出的聲紋信息w；利用信號發射單元將聲紋信息w發送到后臺服務器與現有電力設備缺陷類型對比獲取準確的被檢測設備的缺陷情況以及缺陷類型。所述步驟s02中周期t選取值為3-5秒。

優選地，所述步驟s04獲取聲紋信息d的過程中還包括對聲紋信息a、聲紋信息b和聲紋信息c進行銳化的步驟；所述銳化步驟具體采用將需要銳化的聲紋信息a/b/c在同一頻率對應的幅度值增大或者減小2-3％，形成與聲紋信息a/b/c對應的銳化后的聲紋信息幅度帶聲紋信息a+/b+/c+；

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

具體實施方式

為使本申請實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本申請實施例中的附圖，對本申請實施例中的技術方案進行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實施例是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例。通常在此處附圖中描述和示出的本申請實施例的組件可以以各種不同的配置來布置和設計。

因此，以下對在附圖中提供的本申請的實施例的詳細描述并非旨在限制要求保護的本申請的范圍，而是僅僅表示本申請的選定實施例。基于本申請中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本申請保護的范圍。

應注意到：相似的標號和字母在下面的附圖中表示類似項，因此，一旦某一項在一個附圖中被定義，則在隨后的附圖中不需要對其進行進一步定義和解釋。