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面向电力变压器的声纹智能诊断装置设计与应用 被引量：10
1
作者 林春清 周颖 +2 位作者 杨超 李希元 方嘉丽 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1412-1420,共9页
电力变压器是直接影响电力系统安全运行的重要设备之一,目前多采用图像或侵入式传感测量的方式,本文设计了变压器声纹采集装置、特征提取方法、以及基于迁移学习的深度神经网络识别模型。首先,采集并预处理变压器噪声信号,对分帧信号进... 电力变压器是直接影响电力系统安全运行的重要设备之一,目前多采用图像或侵入式传感测量的方式,本文设计了变压器声纹采集装置、特征提取方法、以及基于迁移学习的深度神经网络识别模型。首先,采集并预处理变压器噪声信号,对分帧信号进行时域和频域特征提取,获得声纹特征向量,然后,输入迁移学习算法模型,实现变压器直流偏磁、过负荷、以及绕组变形等8种工况的智能识别诊断,最后,设计声纹特征数据库建立方法,采集变压器运行声学样本,对声纹识别算法模型进行训练和优化。通过数据集对比测试和变电站部署应用,验证了算法模型的识别准确度和系统可行性,该装置可作为当前监测手段的有效补充,提高变压器综合监测和潜伏性缺陷识别能力。 展开更多
关键词 变压器智能诊断 声纹监测 声纹识别算法 缺陷分析 故障告警
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基于声纹监测技术的大型泵站机组振动特性研究 被引量：1
2
作者 刘雪芹 力刚 葛强 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第2期103-108,114,共7页
声音和振动是反映旋转机械设备运行状态信息的直接载体,根据声纹监测的原理,通过对数据进行采集、预处理、提取特征值,采用卷积神经网络深度学习识别模型,建立大型泵站机组运行状态声纹样本库和模型库,构建泵站机组振动状态的声纹监测系... 声音和振动是反映旋转机械设备运行状态信息的直接载体,根据声纹监测的原理,通过对数据进行采集、预处理、提取特征值,采用卷积神经网络深度学习识别模型,建立大型泵站机组运行状态声纹样本库和模型库,构建泵站机组振动状态的声纹监测系统,实现大型泵站机组运行状态的实时监测。 展开更多
关键词 大型泵站 声纹监测 机组振动 卷积神经网络 深度学习
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基于ICEEMDAN和SANC的HX_(D)1机车牵引风机声纹采集数据联合降噪处理方法
3
作者 白付维 陈彦君 +2 位作者 刘国军 史国华 黄毅伟 《中国铁路》 北大核心 2024年第4期63-78,共16页
HX_(D)1机车机械间内的牵引风机是关键的机电设备,可通过声纹分析技术对牵引风机进行状态监测和故障诊断。由于机车机械间有大量机械和电气部件,采集后的牵引风机声纹监测数据会受到多种类型噪声数据影响。为降低噪声数据干扰,有效提取... HX_(D)1机车机械间内的牵引风机是关键的机电设备,可通过声纹分析技术对牵引风机进行状态监测和故障诊断。由于机车机械间有大量机械和电气部件,采集后的牵引风机声纹监测数据会受到多种类型噪声数据影响。为降低噪声数据干扰,有效提取所需声纹特征值进行分析,提出一种基于改进自适应噪声的完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)和自参考自适应噪声消除技术(SANC)的HX_(D)1机车牵引风机声纹采集数据联合降噪处理方法:含噪信号与参考信号分别经ICEEMDAN分解,获得2组相对应的本征模态分量(IMFs);利用SANC对含噪信号的IMFs执行自适应降噪处理,得到经联合降噪处理的声纹采集数据。在仿真电笛信号、冲击信号的时域指标中,所提算法的信噪比(SNR)、均方误差(MSE)、相关系数,均优于SANC和ICEEMDAN算法;在实测含电笛信号、冲击信号的时域指标中,所提算法的SNR、MSE、相关系数,同样优于SANC和ICEEMDAN算法。因此,联合降噪处理方法具有自适应性、可实施性和有效性,有助于机械间牵引风机的声纹采集数据纹监测数据降噪处理,为牵引风机的状态监测和故障诊断分析奠定了基础。 展开更多
关键词 机车牵引风机 声纹监测 数据处理 ICEEMDAN SANC 自适应降噪
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电力变压器异常故障智能声纹监测与诊断系统研究及应用 被引量：2
4
作者 余金龙 《科技创新与应用》 2024年第8期149-152,共4页
如何提高电力变压器运行潜伏性异常故障监测,并且变压器运行不受干扰,是目前电力行业亟待解决的重要问题之一。提出电力变压器异常故障智能声纹监测与诊断系统的研究与应用,通过对电力变压器各种故障声音发声机理分析、混合声音采集与... 如何提高电力变压器运行潜伏性异常故障监测,并且变压器运行不受干扰,是目前电力行业亟待解决的重要问题之一。提出电力变压器异常故障智能声纹监测与诊断系统的研究与应用,通过对电力变压器各种故障声音发声机理分析、混合声音采集与分离、声音信号特征提取和故障类型识别的研究,结合独立分量分析算法、小波包能量分布向量和梅尔对数频谱、BP神经网络算法等人工智能技术的运用,在不影响变压器正常运行下对其进行监测,实现对变压器运行健康状态展示与告警,及时发现变压器异常故障,消除变压器隐患,保障变压器安全稳定运行,减少经济损失,对电力系统发展具有重要意义。 展开更多
关键词 变压器异常故障 声纹监测技术 智能诊断 声纹采集 监测算法
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宿迁三台山国家森林公园春季鸟类多样性研究及智能声纹监测方法应用
5
作者 任诗超 马士胜 +1 位作者 张悦 纪轩禹 《环境监控与预警》 2024年第5期76-82,共7页
为了解宿迁三台山国家森林公园春季鸟类状况,于2024年3—5月,采用样线法、声纹监测法对公园内春季鸟类多样性进行连续调查,共布设8个声纹监测点位及8条样线,采用香农维纳(Shannon-Wiener)多样性指数、皮耶罗(Pielou)均匀度指数进行多样... 为了解宿迁三台山国家森林公园春季鸟类状况,于2024年3—5月,采用样线法、声纹监测法对公园内春季鸟类多样性进行连续调查,共布设8个声纹监测点位及8条样线,采用香农维纳(Shannon-Wiener)多样性指数、皮耶罗(Pielou)均匀度指数进行多样性分析,利用深度学习模型对收集到的鸟类鸣声进行物种自动识别。春季共记录到鸟类133种,其中国家二级重点保护鸟类11种。居留型方面,留鸟43种,旅鸟30种,夏候鸟44种,冬候鸟16种。样线法调查到鸟类87种,累计1452只,声纹监测到鸟类119种。样线调查法结果表明,Shannon-Wiener多样性指数为3.553,Pielou均匀度指数为0.796,鸟类多样性丰富,但受生境类型及人为干扰影响较大。同时根据声纹监测法可24 h连续性监测的特点,分析了杜鹃科和鸱鸮科典型鸟类的日活动节律。通过对比人工调查与声纹监测,发现智能声纹监测在时间、空间、物种数、监测频次、夜间活动和难以目测观察到的鸟类等多尺度上都展现出较强的优势,在鸟类多样性监测与保护中有较好的应用效果。 展开更多
关键词 鸟类多样性 智能声纹监测 日活动节律 三台山国家森林公园
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声学增强封装输变电物联网无线声纹监测系统研究
6
作者 李勇 陆炳健 +2 位作者 何天雨 陈挺 鞠玲 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第9期157-166,共10页
该文针对输变电物联网的无线声纹检测方法开展研究,面向典型电力设备的应用场景,依据微弱声学信号易被噪声淹没的特点设计声学增强型封装,实现特定频率下声学信号的放大。为进一步实现声学增强型封装与声学传感器的集成,该文研制一种可... 该文针对输变电物联网的无线声纹检测方法开展研究,面向典型电力设备的应用场景,依据微弱声学信号易被噪声淹没的特点设计声学增强型封装,实现特定频率下声学信号的放大。为进一步实现声学增强型封装与声学传感器的集成,该文研制一种可用于测量典型电力设备声纹信号的无线监测系统,可对电力设备的运行状况进行监控和预警。无线声纹监测系统面向现有变电站内的窄带物联网,对声学信号作边缘计算后根据输变电设备物联网传感器数据规范进行数据上传,降低通信带宽的占用,能够针对典型电力设备的复杂运行状态进行有效监测。 展开更多
关键词 电力设备声纹监测 声学增强封装 输变电物联网 有限元仿真 LoRa
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基于CAE-ECA模型的滚动轴承声纹信号异常监测方法
7
作者 王凌锋 《工业控制计算机》 2024年第7期29-31,34,共4页
滚动轴承是电站辅机关键部件,其运行工况复杂且多处于强噪声环境,异常状态难以准确识别。针对传统声纹分析方法人工提取特征表达不充分且过分依赖专家知识的问题,提出了一种基于卷积自编码网络(Convolutional Auto-Encode,CAE)与有效通... 滚动轴承是电站辅机关键部件,其运行工况复杂且多处于强噪声环境,异常状态难以准确识别。针对传统声纹分析方法人工提取特征表达不充分且过分依赖专家知识的问题,提出了一种基于卷积自编码网络(Convolutional Auto-Encode,CAE)与有效通道注意力机制(Efficient Channel Attention,ECA)相结合的模型,实现滚动轴承声纹特征自适应提取与异常状态高效识别。首先,将一维时序声纹信号重复间隔采样构建输入样本,利用卷积、池化等神经网络结构自适应提取轴承运行声音信号的深层特征。然后,通过有效通道注意力模块增加卷积自编码网络对关键特征的权重。通过自编码网络结构实现声音信号的重构且仅使用滚动轴承正常运行声音信号数据进行模型训练。最后,通过模型对异常状态数据的重构偏差评估滚动轴承异常状态。试验表明,CAE-ECA模型在不同噪声条件下均具有较高的诊断准确率。 展开更多
关键词 滚动轴承 声纹异常监测 卷积自编码 有效通道注意力机制
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