[发明专利]一种对变压器直流偏磁异常进行辨识的方法及系统有效
申请号: | 201911191490.7 | 申请日: | 2019-11-28 |
公开(公告)号: | CN111044814B | 公开(公告)日: | 2023-03-14 |
发明(设计)人: | 韩帅;高飞;王博闻;刘云鹏;毛光辉;徐玲铃;金焱;张兴辉;季坤;张晨晨 | 申请(专利权)人: | 中国电力科学研究院有限公司;国家电网有限公司;国网安徽省电力有限公司 |
主分类号: | G01R31/00 | 分类号: | G01R31/00 |
代理公司: | 北京工信联合知识产权代理有限公司 11266 | 代理人: | 姜丽楼 |
地址: | 100192 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 变压器 直流 异常 进行 辨识 方法 系统 | ||
1.一种对变压器直流偏磁异常进行辨识的方法,所述方法包括:
对采集的变压器的含噪声信号进行干扰噪声信号分离,获取分离后的去噪声信号;
通过对所述去噪声信号进行特征提取,获取降维后的去噪声信号,并将所述降维后的去噪声信号转换为声信号时频谱图,包括:
对所述去噪声信号进行分帧、加窗和短时离散傅里叶变换;
对变换后的每一帧去噪声信号进行周期能量谱估计;
基于所述周期能量谱估计,建立倍频三角滤波器组,基于所述倍频三角滤波器组进行特征提取;
将所述声信号时频谱图转变为倒谱系数,根据时间序列和所述倒谱系数,通过50FMCCs-GRU识别模型对声音频谱的异常进行识别。
2.根据权利要求1所述的方法,所述对采集的变压器的含噪信号进行干扰噪声信号分离,获取分离后的去噪信号,包括:
基于相似矩阵的盲源分离法分离瞬时干扰噪声信号;
通过双通道差分法分离持续干扰噪声信号。
3.根据权利要求1所述的方法,所述干扰噪声信号包括:
瞬时干扰噪声信号和/或持续干扰噪声信号。
4.根据权利要求2所述的方法,还包括:分别在位于变压器的两个长端面的居中位置设置所述变压器的声信号采集点。
5.根据权利要求4所述的方法,所述通过双通道差分法分离持续干扰噪声信号,包括:
分别对第一采集点采集的第一变压器含噪信号和第二采集点采集的第二变压器含噪信号进行傅里叶变换,得到第一频域信号和第二频域信号;
基于所述第一频域信号和所述第二频域信号中各频段声音传播存在强度衰减并且不发生频移,基于持续干扰噪声和变压器本体声音的声音强度变化率获取任一采集点的持续干扰噪声和变压器本体声音的频域信号;
根据所述持续干扰噪声和所述变压器本体声音的频域信号分离持续干扰噪声信号。
6.一种对变压器直流偏磁异常进行辨识的系统,所述系统包括:
分离单元,用于对采集的变压器的含噪声信号进行干扰噪声信号分离,获取分离后的去噪声信号;
降维单元,用于通过对所述去噪声信号进行特征提取,获取降维后的去噪声信号,并将所述降维后的去噪声信号转换为声信号时频谱图,包括:
对所述去噪声信号进行分帧、加窗和短时离散傅里叶变换;
对变换后的每一帧去噪声信号进行周期能量谱估计;
基于所述周期能量谱估计,建立倍频三角滤波器组,基于所述倍频三角滤波器组进行特征提取;
识别单元,用于将所述声信号时频谱图转变为倒谱系数,根据时间序列和所述倒谱系数,通过50FMCCs-GRU识别模型对声音频谱的异常进行识别。
7.根据权利要求6所述的系统,所述分离单元用于对采集的变压器的含噪信号进行干扰噪声信号分离,获取分离后的去噪信号,还用于:
基于相似矩阵的盲源分离法分离瞬时干扰噪声信号;
通过双通道差分法分离持续干扰噪声信号。
8.根据权利要求6所述的系统,所述干扰噪声信号包括:
瞬时干扰噪声信号和/或持续干扰噪声信号。
9.根据权利要求7所述的系统,还包括采集单元,用于:分别在位于变压器的两个长端面的居中位置设置所述变压器的声信号采集点。
10.根据权利要求7所述的系统,所述分离单元用于通过双通道差分法分离持续干扰噪声信号,还用于:
分别对第一采集点采集的第一变压器含噪信号和第二采集点采集的第二变压器含噪信号进行傅里叶变换,得到第一频域信号和第二频域信号;
基于所述第一频域信号和所述第二频域信号中各频段声音传播存在强度衰减并且不发生频移,基于持续干扰噪声和变压器本体声音的声音强度变化率获取任一采集点的持续干扰噪声和变压器本体声音的频域信号;
根据所述持续干扰噪声和所述变压器本体声音的频域信号分离持续干扰噪声信号。
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