[发明专利]一种基于声音信号识别机组状态的方法

摘要

本发明涉及一种基于声音信号识别机组状态的方法，其特征在于包括以下步骤：1)基于预先获取的抽水蓄能机组在正常运行时不同运行工况对应的多组尾水管进人门噪声信号，构建抽水蓄能机组尾水管进人门噪声信号的标准特征值向量；2)对于抽水蓄能机组的某一运行工况，采集其尾水管进人门噪声信号作为待检测样本数据，并按照步骤1)的方法构建待检测样本的特征值向量H′。3)将步骤2)得到的待检测样本特征值向量与步骤1)中得到的正常运行时的标准特征值向量做差后取绝对值，并与预设阈值进行比较，得到抽水蓄能机组的运行状态。本发明具有高效、实时性强等优点，可以广泛应用于水电机组运行保障领域。

主权项

1.一种基于声音信号识别机组状态的方法，其特征在于包括以下步骤：1)基于预先获取的抽水蓄能机组在正常运行时不同运行工况对应的多组尾水管进人门噪声信号，构建抽水蓄能机组尾水管进人门噪声信号的标准特征值向量；所述标准特征值向量的构建方法，包括以下步骤：1.1)获取抽水蓄能机组在正常运行时，各种不同运行工况下分别对应的多组尾水管进人门噪声信号；1.2)采用变分模态方法对采集的每一运行工况下对应的多组尾水管进人门噪声信号进行分解，得到每一运行工况下每一组尾水管进人门噪声信号对应的若干个平稳分量；1.3)提取每一运行工况下每一组尾水管进人门噪声信号对应的若干平稳分量的特征参数，构建多组抽水蓄能机组在不同运行工况下尾水管进人门噪声信号对应的特征值向量；所述特征值向量的构建方法，包括以下步骤：1.3.1)在抽水蓄能机组第k种运行工况下第p组尾水管进人门噪声信号对应的若干个平稳分量中，选取包含明显状态信息的前5个平稳分量c_k,j(t)；其中，k表示机组的不同运行工况，k＝1,2,3,4,5；j表示包含明显状态信息的平稳分量的个数，j＝1,2,3,4,5；p＝1～N，N为每个典型运行工况对应特征值向量的个数；1.3.2)对选取的5个平稳分量c_k,j(t)进行核密度估计，得到各平稳分量的概率密度函数f(c_k,j(t))；1.3.3)从得到的各平稳分量的概率密度函数中选择最大密度值max(f(c_k,j(t)))，作为抽水蓄能机组第k种运行工况下第p组尾水管进人门噪声信号的特征参数h_k,j；1.3.4)重复步骤1.3.1)～1.3.3)，得到抽水蓄能机组在第k种运行工况下各组尾水管进人门噪声信号对应的特征参数；1.3.5)重复步骤1.3.1)～1.3.4)，得到抽水蓄能机组在正常运行时的多组尾水管进人门噪声信号对应的特征参数，并提取特征值向量H_k＝[h_k,1,h_k,2,h_k,3,h_k,4,h_k,5]；1.4)对得到的抽水蓄能机组在正常运行时的多组尾水管进人门噪声信号对应的特征参数求均值，得到尾水管进人门噪声信号的标准特征值向量，用于识别抽水蓄能机组状态；2)对于抽水蓄能机组的任一运行工况，采集其尾水管进人门噪声信号作为待检测样本数据，并按照步骤1)的方法构建待检测样本的特征值向量；3)将步骤2)得到的待检测样本特征值向量与步骤1)中得到的正常运行时的标准特征值向量做差后取绝对值，并与预设阈值进行比较，得到抽水蓄能机组的运行状态。