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河南聲紋識別系統公司-海康威視北京代理
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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
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
作為上述方案的進一步優化,獲取目標電力設備的數據流節點,數據屬性、屬性參數及故障閾值,包括如下步驟:
獲取拾音器或第二拾音器采集的音頻數據流;
抽取所述待處理音頻數據流中包括的目標實體的預定義參數的屬性值;
根據抽取出的屬性值,建立對應目標實體的音頻數據屬性參數集。所述電力設備包括變壓器,電抗器和gis設備;
作為上述方案的進一步優化,獲取針對所述至少一個拾音器采集的數據流與所述至少一個拾音器采集數據流的風險特征信息;確定所述至少一個拾音器采集的數據流或所述至少一個拾音器采集的數據流中與所述風險特征信息的相似度超過預設閾值的數據流節點組,輸出所述數據流節點組的信息。
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。




