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上海聲紋在線監(jiān)測系統(tǒng)-海康威視北京直銷

智能運維之電力設(shè)備聲紋在線監(jiān)測

聲紋識別技術(shù)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(shè)備信息，且與變壓器結(jié)構(gòu)、運行狀態(tài)等密切相關(guān)，因此可將聲 紋識別技術(shù)應(yīng)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(shè)備狀態(tài)，為變壓器狀態(tài)監(jiān)測提供依據(jù)。

基于聲紋識別的電力設(shè)備在線監(jiān)測方法及系統(tǒng)與流程

作為上述方案的進一步優(yōu)化，若存在所建立的至少一個拾音器包括數(shù)據(jù)流和對應(yīng)數(shù)據(jù)流節(jié)點或所述至少一個第二拾音器包括數(shù)據(jù)流和對應(yīng)數(shù)據(jù)流節(jié)點以及數(shù)據(jù)服務(wù)器原始數(shù)據(jù)連接關(guān)系匹配，數(shù)據(jù)服務(wù)器存儲建立連接的至少一個拾音器中的數(shù)據(jù)流信息和對應(yīng)數(shù)據(jù)流節(jié)點信息或至少一個第二拾音器中數(shù)據(jù)流信息和對應(yīng)數(shù)據(jù)流節(jié)點信息；

且根據(jù)采集的對應(yīng)的拾音器的數(shù)據(jù)流信息的數(shù)據(jù)屬性和數(shù)據(jù)流節(jié)點，自動學習歸集，形成新的待測數(shù)據(jù)流的音頻數(shù)據(jù)規(guī)則；

針對不同特征活動(放電、介質(zhì)沸騰、繞組松動、鐵芯松動)對應(yīng)的變壓器(電抗器)的音頻數(shù)據(jù)，對應(yīng)的數(shù)據(jù)屬性、屬性參數(shù)及故障閾值，自動學習歸集，形成新的待測數(shù)據(jù)流的音頻數(shù)據(jù)規(guī)則；

建立預先設(shè)置的至少一個拾音器或至少一個第二拾音器與數(shù)據(jù)服務(wù)器連接，基于所述形成新的待測數(shù)據(jù)流的音頻數(shù)據(jù)規(guī)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(shù)據(jù)流進行數(shù)據(jù)檢測分析；

若違反所述形成新的待測數(shù)據(jù)流的音頻數(shù)據(jù)規(guī)則，發(fā)出告警。

基于聲紋識別的電力設(shè)備在線監(jiān)測方法及系統(tǒng)與流程

作為上述方案的進一步優(yōu)化，獲取目標電力設(shè)備的數(shù)據(jù)流節(jié)點，數(shù)據(jù)屬性、屬性參數(shù)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(shù)據(jù)流；

抽取所述待處理音頻數(shù)據(jù)流中包括的目標實體的預定義參數(shù)的屬性值；

根據(jù)抽取出的屬性值，建立對應(yīng)目標實體的音頻數(shù)據(jù)屬性參數(shù)集。所述電力設(shè)備包括變壓器，電抗器和gis設(shè)備；

作為上述方案的進一步優(yōu)化，獲取針對所述至少一個拾音器采集的數(shù)據(jù)流與所述至少一個拾音器采集數(shù)據(jù)流的風險特征信息；確定所述至少一個拾音器采集的數(shù)據(jù)流或所述至少一個拾音器采集的數(shù)據(jù)流中與所述風險特征信息的相似度超過預設(shè)閾值的數(shù)據(jù)流節(jié)點組，輸出所述數(shù)據(jù)流節(jié)點組的信息。