[发明专利]一种应用于电力物联网的声音故障检测方法以及装置

说明书

本发明提供了一种应用于电力物联网的声音故障检测方法以及装置，该装置可通过声音阵列传感器将采集声音信号并转化成模拟信号，并通过信息处理模块转化成数字信号；然后对该数字信号依次进行归一化处理、数据预加重处理、分帧、加窗处理；利用短时傅里叶变换，得到声音特征矩阵及特征参数；采用二维主成分分析方法对该声音特征矩阵进行降维处理，并从降维处理后的声音特征矩阵中提取声音特征信息，并对该声音特征信息进行分类识别，判断是否为故障音，若为故障音则进行方位判断。本发明对声音采集、特征提取、分类识别、声音定向和故障定位智能化处理，帮助运行维护人员快速确定故障区段，提升工作效率，降低操作危险。

技术领域

本发明涉及泛在电力物联网技术领域，特别是涉及一种基于声音阵列定向和识别的应用于电力物联网的声音故障检测方法及检测装置。

背景技术

电力行业是国民经济的基础能源产业，对国民经济各产业的健康发展提供支撑，同时对人民生活水平的提高具有重要意义，与国民经济发展息息相关。电力技术的迅猛发展，电网规模的不断扩大，对电力设备的可靠性提出了更高的要求。电力系统中任何一个环节出现运行失稳都会引起生产中断，造成巨大的经济损失，对人民生活和用电安全构成威胁。

电力设备(如电力变压器等)在运行过程中由于机械震动总会产生均匀的声音，这种正常运行下的声音具有一定的规律性。当设备发生某种故障后，由于运行状态的改变，其所发出的声音也会随之而改变。通过声源定位和音频特征识别可以判断出设备是否处于不正常运行状态，包括故障类型和严重程度。实际工作中，基本是通过人力去判断设备运行状态，需要运行人员经常靠近高压变电设备，危险性十分高，因此，研制基于声音阵列定向和识别的智能化电力故障检测装置显得极为紧迫和重要。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种声音阵列定向和识别的电力系统故障检测方法和装置，能够为电力变压器等电力设备提供智能化的设备运行状态评估和故障分析服务。

为达到上述目的，本发明提供了一种应用于电力物联网的声音故障检测方法，包含以下步骤：

S1：通过声音阵列传感器将采集声音信号并转化成模拟信号；

S2：将该模拟信号进行滤波、放大处理并转化成数字信号；

S3：对该数字信号进行归一化处理；

S4：对该归一化处理后的数字信号进行数据预加重处理；

S5：对S4步骤中经过数据预加重处理的数字信号进行分帧和加窗处理；

S5：对S5步骤中分帧和加窗处理后的数字信号进行短时傅里叶变换，得到声音特征矩阵；

S6：采用二维主成分分析方法对该声音特征矩阵进行降维处理，并从降维处理后的声音特征矩阵中提取声音特征信息，并对该声音特征信息进行分类识别，判断所述声音阵列传感器采集声音信号是否为故障音，若为故障音则进行下一步；

S7：对故障音进行方位判断。

其中，所述S1步骤中的声音阵列传感器采用多个拾音器对同一声音信号进行采集获得相应数量的多个模拟信号。

进一步地，通过S2步骤对该些模拟信号进行模数转换成多个数字信号，通过S3步骤对该些数字进行归一化处理，筛选出信噪比最高的经归一化处理的数字信号。

进一步地，所述S6步骤采用二维主成分分析方法对该声音特征矩阵进行降维处理包含以下内容：

S61：将该声音特征矩阵各列所有行的元素减去相对应的该列的平均值所有元素的平均值得到一个新二维输入矩阵，公式如下