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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，若存在所建立的至少一個拾音器包括數據流和對應數據流節點或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匹配，數據服務器存儲建立連接的至少一個拾音器中的數據流信息和對應數據流節點信息或至少一個第二拾音器中數據流信息和對應數據流節點信息；

且根據采集的對應的拾音器的數據流信息的數據屬性和數據流節點，自動學習歸集，形成新的待測數據流的音頻數據規則；

針對不同特征活動(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，對應的數據屬性、屬性參數及故障閾值，自動學習歸集，形成新的待測數據流的音頻數據規則；

建立預先設置的至少一個拾音器或至少一個第二拾音器與數據服務器連接，基于所述形成新的待測數據流的音頻數據規則，對當前至少一個拾音器或至少一個第二拾音器采集的數據流進行數據檢測分析；

若違反所述形成新的待測數據流的音頻數據規則，發出告警。

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校基準的mems3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

在本申請的描述中，需要說明的是，若出現術語“中心”、“上”、“下”、“左”、“右”、“豎直”、“水平”、“內”、“外”等指示的方位或位置關系為基于附圖所示的方位或位置關系，或者是該申請產品使用時慣常擺放的方位或位置關系，僅是為了便于描述本申請和簡化描述，而不是指示或暗示所指的裝置或元件必須具有特定的方位、以特定的方位構造和操作，因此不能理解為對本申請的限制。此外，本申請的描述中若出現術語“”、“第二”等僅用于區分描述，而不能理解為指示或暗示相對重要性。

此外，本申請的描述中若出現術語“水平”、“豎直”等術語并不表示要求部件水平或懸垂，而是可以稍微傾斜。如“水平”僅僅是指其方向相對“豎直”而言更加水平，并不是表示該結構一定要完全水平，而是可以稍微傾斜。

在本申請的描述中，還需要說明的是，除非另有明確的規定和限定，若出現術語“設置”、“安裝”、“相連”、“連接”應做廣義理解，例如，可以是固定連接，也可以是可拆卸連接，或一體地連接；可以是機械連接，也可以是電連接；可以是直接相連，也可以通過中間媒介間接相連，可以是兩個元件內部的連通。對于本領域的普通技術人員而言，可以具體情況理解上述術語在本申請中的具體含義。