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軸承聲紋在線監測系統公司

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。可以理解的是，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。