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变压器声纹分析在线监测系统

  基于声纹技术的人工智能变压器在线分析监测系统是由上海锐测电子科技有限公司研发的一款面向电力行业采用的声纹识别技术，应用边缘计算机和人工智能等手段的科技产品，适用于变压器运行状态的监测和预警。

   该产品利用麦克风阵列技术，对声音采集、声源***、去混响、声音信号提取等工作，对声音无差别的采集和信号提取，确保原始声音的准确性。同时采用数理模型与机理模型相结合的方法，设备端集成多种变压器故障诊断算法和模型，实现了对变压器常见故障判断和预测性维护。且设备端具备一定的边缘计算能力，支持有线和无线通信方式。适用于恶劣的现场环境，具有防风、防尘、防水、防电磁干扰等特点，对现场油式和干式变压器故障监测，可安装在变压器附近。通过对变压器运行时声音状态的表现实时监测，实现及时故障上报，达到无人值守。

基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程

导航***模块，基于声成像设备，实时违反所述形成新的待测数据流的音频数据规则对应的一个所述拾音器或者所述第二拾音器，与所述一个所述拾音器或者所述第二拾音器对应绑定通信的电力设备位置。

本发明还公开了一种设备，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序，

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理

器执行权利要求1-6任一所述的一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法。

本发明还公开了一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，该程序被处理器执行时实现权利要求1-6任一所述的一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法。

一种基于声纹及振动针对电力主设备的缺陷在线监测方法与流程

所述在线监测装置，具有外壳体，所述外壳体包括通过相互可拆卸盖合的壳体上盖和用于吸附在被检测设备表面的壳体底座，所述外壳体内腔由上而下依次设置有电池仓、主控仓和用于接收被检测设备振动产生的声纹旋涡仓；所述电池仓内设置有用于提供电源超级电容，所述超级电容与设置在主控仓内的主控板电连接，所述主控板包括有用于接收被检测设备振动产生声纹的振动检测单元、用于分别采集环境噪音、监测装置噪音和被检测设备振动声音的声音采集单元，以及对振动检测单元和声音采集单元分别获取的多条声纹信息进行匹配处理的处理单元，以及与所述处理单元连接分别用于将处理单元处理后的声纹信息w进行存储的存储单元和用于将所述声纹信息w进行发送的信号发射单元。工作原理：在使用时，将壳体底座放置在被检测的电力设备的表面，监测稳固性是否良好，然后开启监测装置开关，检查指示灯是否正常亮起，当检查工作就绪后即可开始监测。声音采集单元和振动检测单元同时工作，分别将采集到的声纹信息和振动信息发送至处理单元进行处理，经处理后，将设备自身的声纹振动信息剔除后分别将处理后的声纹信息w存储在存储单元内，同时通过信号发射单元发送至后台服务器用于后续分析。所述声音采集单元能够对环境噪音、监测设备自身噪音和被检测电力设备发出的噪音分别采集再进行对比，用于剔除掉除了被检测设备发出的噪音意外的所有噪音，以实现对采集声纹的准确性控制，避免误判。

优选地，所述漩涡仓是通过螺钉将所述主控板固定在沿壳体底座内壁的多个呈圆周均匀设置的安装座上形成的密闭空间。

优选地，所述声音采集单元包括设置在壳体底座外壁用于采集环境噪音的麦克风a，设置在主控仓内用于检测监测装置噪音的麦克风b和设置在漩涡仓内用于检测被检测设备振动声音的麦克风c；所述振动检测单元包括用于作为调校基准的mems3轴数字加速度传感器和用于作为振动检测的mems单轴，带宽11khz的模拟加速度传感器。

具体地，再一步优选设置，所述处理单元采用nordic52840armcortex-m432位处理器，内嵌蓝牙5.0协议栈，所述无线发射模块采用e103-w02且内置tic3200工业级wifi模块，所述超级电容3采用sl1520，锂亚电池采用er14335电池。

相对于现有技术而言，由于电力设备的检测设备比较传统，目前检测设备都集中在事故发生后，主要用于事故后故障发生原因分析。本申请声纹及振动联合在线监测装置，可以预知，预警电网设备可能故障。