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廣東AI智能聲紋監測-?？低?/a>-AI智能聲紋監測多少錢

基于聲紋識別的電力設備在線監測方法及系統與流程

本發明提供了一種基于聲紋識別的電力設備在線監測方法，包括如下步驟：采集預先設置的至少一個拾音器中的數據流和預先設置的至少一個第二拾音器中的數據流；

一所述拾音器與一變壓器接，用于采集變壓器音頻數據，一所述第二拾音器與一電抗器接，用于采集電抗器音頻數據；

建立所述至少一個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；

確定存在所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是都匹配；

輸出匹配結果。

基于聲紋識別的電力設備在線監測方法及系統與流程

其中，數據服務器原始數據包括不同特征屬性(負載、電壓等級、季節)的變壓器(電抗器)音頻數據，不同特征活動(放電、介質沸騰、繞組松動、鐵芯松動)對應的變壓器(電抗器)的音頻數據；不同環境噪聲下(鳴笛、鳥叫、雷聲、雨聲)對應的變壓器(電抗器)的音頻數據；

不同電力設備(變壓器、電抗器、gis設備)不同狀態(在線、離線)事件識別；

數據服務器數據存儲，通過改進現有關系型數據庫、redis數據結構服務器以及分布式數據庫存儲技術，融合可靠的分布式文件系統(hdfs)、大數據去冗余及低成本的大數據存儲技術，完成大數據的存儲，建立相應的電力設備音頻語料的索引，為分析處理等服務提供數據保障。

基于聲紋識別的電力設備在線監測方法及系統與流程

基于聲紋識別的電力設備在線監測方法及系統與流程

具體實施方式

下面結合附圖和實施例對本申請作進一步的詳細說明?？梢岳斫獾氖?，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋相關發明，而非對該發明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與發明相關的部分。

需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。下面將參考附圖并結合實施例來詳細說明本申請。

本發明提供了一種基于聲紋識別的電力設備在線監測方法，包括如下步驟：采集預先設置的至少一個拾音器中的數據流和預先設置的至少一個第二拾音器中的數據流；

一所述拾音器與一變壓器接，用于采集變壓器音頻數據，一所述第二拾音器與一電抗器接，用于采集電抗器音頻數據；

建立所述至少一個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；

基于聲紋識別的電力設備在線監測方法及系統與流程

確定存在所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是都匹配；

輸出匹配結果。

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，所述殼體底座下部設置有多個吸附機構，以及用于將被檢測設備振動傳遞到所述漩渦倉內進行檢測的導桿。所述吸附機構優選采用磁鐵。作為本領域普通技術人員而言應當理解，所述吸附機構是用于將本申請所述監測裝置牢固的附著在被檢測設備上的機構，由于電力主設備幾乎都能夠找到被磁鐵吸附的區域，因此將吸附機構設置為磁鐵具有實用性和廣泛性。但是，亦可以采用其他吸附方式實現，磁鐵并非實現的方式，這不應對其造成限定。同時，需要注意的是，由于本發明需要檢測振動，故而具有較好減震效果的吸附機構并不在本申請保護范圍之列，這是有違本申請發明構思的，特此說明。