[发明专利]一种基于声音信号的变压器工作状态监测方法及系统

权利要求书

1.一种基于声音信号的变压器工作状态监测方法，其特征在于，包括：

在N个监测点获取变压器的N个声音信号；N为大于或等于1的正整数；

对N个所述声音信号进行标准化处理，得到N个标准化信号，具体包括：

采用Z-score标准化处理，计算公式如下：

式中，y_i(t)为第i个声音信号的标准化信号，s_i(t)为第i个声音信号，α_i为第i个声音信号的标准差，Q为第i个声音信号的长度，Q＝f_s×T_s，k∈Q，f_s为采样频率，T_s为采集时间，为第i个声音信号中第k个点信号；

基于N个所述标准化信号，采用双时域S变换法得到N个声音特征向量，具体包括：

令i＝1；i∈N；

对第i个所述标准化信号进行分段处理，得到M个标准化子信号，相邻两段所述标准化子信号部分重叠；M为大于1的正整数；

对第j个所述标准化子信号进行双时域离散S变换，得到第j个所述标准化子信号的声音双时域变换谱矩阵，令j取不同的值，重复此过程得到M个所述声音双时域变换谱矩阵；j∈M；计算公式如下：

式中：为i个标准化信号中第j段标准化子信号的声音双时域变换谱矩阵，w_i(τ₁-t)为第i个标准化信号的窗函数；p和q为窗函数w_i(τ₁-t)的调整因子；τ₁和τ₂为时移系数；f为频率，t为时间；

依次提取M个所述声音双时域变换谱矩阵的对角线上的元素，构建第i个所述声音特征向量；

令i＝i+1，重复执行上述过程，得到N个所述声音特征向量；

构建N个所述声音特征向量的灰度共生矩阵，具体包括：

对N个所述声音特征向量进行整合得到声音特征矩阵；

以宽度为C₁的矩形窗从所述声音特征矩阵的每一行起始位置开始进行顺序截取；得到N×C₂个窗口；C₂为所述声音特征矩阵中每行的窗口数量；

计算每个窗口的小波系数均值，得到小波系数矩阵；所述小波系数矩阵的维数为N×C₂，计算公式如下：

式中：H′(i，v)为声音特征矩阵中第i行第v个窗口的小波系数均值，H(i，g)为声音特征矩阵中第i行第g个元素的值；

基于所述小波系数矩阵构建声音特征向量灰度图像；计算所述小波系数矩阵中每个元素的灰度值，得到所述声音特征向量灰度图像，计算公式如下：

式中：G(i，v)为小波系数矩阵中第i行第v个元素的灰度值，ceil为向上取整，a为声音特征向量灰度图像的位深；

基于所述声音特征向量灰度图像构建所述灰度共生矩阵；

基于所述灰度共生矩阵，采用向量拟合法得到相邻两个时刻的熵值；基于相邻两个时刻的所述熵值，确定变压器的运行状态是否发生改变。

2.根据权利要求1所述的变压器工作状态监测方法，其特征在于，所述基于所述声音特征向量灰度图像构建所述灰度共生矩阵，具体为：

对于所述声音特征向量灰度图像中的每个像素点，均执行以下过程，对其和与其相距距离为1且相邻角度为0°的像素点依次做差值运算，得到第一灰度共生矩阵，对其和与其相距距离为1且相邻角度为45°的像素点依次做差值运算，得到第二灰度共生矩阵，对其和与其相距距离为1且相邻角度为90°的像素点依次做差值运算，得到第三灰度共生矩阵，对其和与其相距距离为1且相邻角度为135°的像素点依次做差值运算，得到第四灰度共生矩阵；所述灰度共生矩阵包括所述第一灰度共生矩阵、所述第二灰度共生矩阵、所述第三灰度共生矩阵和所述第四灰度共生矩阵。