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基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程
技术实现要素:
本目的是针对上述现有技术的不足,提供一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法和系统,通过监测设备运行时的声音信号,对变压器(电抗器)运行状态进行在线监测.并且与变电站监控系统相配合,从多方面掌握设备实际运行情况,优化变电站系统的管理,对提高设备的检修效率、可靠性,内蒙古自治工业声纹在线监测系统,延长设备使用寿命都有重要的现实意义。
智能运维之电力设备声纹在线监测
电力设备运行的在线监测是保证可靠运行的重要技术手段。目前 有多种状态监测方法,但是这些方法常常采用的是接触检测技术,目前高压电力设备的运行状态监测方法不够成熟,工业声纹在线监测系统公司,现场环境复杂存在着广泛的电晕放电、开关动作产生的冲击以及相邻高压电气设备内部可能出现的局部放电等干扰源。而声纹状态监测技术的声纹信号的获得无须接触电力变压器,工业声纹在线监测系统报价,不会影响其工作状态,在高电压及强电磁场中也不会受到影响。
研发了一种基于声纹分析的声纹电力变压器监测系统基于 Cmfmc2.0 技术的跨信道声纹识别准确率 达到 99%以上,工业声纹在线监测系统价格,远超国内外同行的 40~60%。
基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程
作为上述方案的进一步优化,若存在所建立的至少一个拾音器包括数据流和对应数据流节点或所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系匹配,数据服务器存储建立连接的至少一个拾音器中的数据流信息和对应数据流节点信息或至少一个第二拾音器中数据流信息和对应数据流节点信息;
且根据采集的对应的拾音器的数据流信息的数据属性和数据流节点,自动学习归集,形成新的待测数据流的音频数据规则;
针对不同特征活动(放电、介质沸腾、绕组松动、铁芯松动)对应的变压器(电抗器)的音频数据,对应的数据属性、属性参数及故障阈值,自动学习归集,形成新的待测数据流的音频数据规则;
建立预先设置的至少一个拾音器或至少一个第二拾音器与数据服务器连接,基于所述形成新的待测数据流的音频数据规则,对当前至少一个拾音器或至少一个第二拾音器采集的数据流进行数据检测分析;
若违反所述形成新的待测数据流的音频数据规则,发出告警。
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