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AI智能聲紋在線監測系統公司-海康威視北京直銷

智能運維之電力設備聲紋在線監測

聲紋識別技術是的提取說話特征來判斷說話人的方法，它通過提取不同說話人聲音信號的特征向量組成特征向量庫，進而比較特征向量相似度來確定說話人身份。

由于運行中的變壓器噪聲信號蘊含著豐富的設備信息，且與變壓器結構、運行狀態等密切相關，因此可將聲 紋識別技術應用于變壓器噪聲識別，對復雜的噪聲機理進行有效分析 并識別出不同的設備狀態，為變壓器狀態監測提供依據。

基于聲紋識別的電力設備在線監測方法及系統與流程

除說明書所述的技術特征外，其余技術特征為本領域技術人員的已知技術，為突出本發明的創新特點，其余技術特征在此不再贅述。

技術特征：

技術總結

本發明公開了一種基于聲紋識別的電力設備在線監測方法和系統，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。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。與現有技術相比，本方提供的基于聲紋識別的電力設備在線監測方法和系統，通過監測設備運行時的聲音信號，對變壓器運行狀態進行在線監測.并且與變電站監控系統相配合，從多方面掌握設備實際運行情況，優化變電站系統的管理，對提高設備的檢修效率、可靠性，延長設備使用壽命都有重要的現實意義。

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。