基于音頻特征的電氣設備故障監(jiān)測算法研究.pdf

1、電氣設備的故障診斷技術是通過監(jiān)控設備的實時運行狀況來檢測是否發(fā)生工作異常，并且分析和判斷故障類型及預測電氣設備將來一段時間內的運行情況。傳統(tǒng)的電氣設備檢測方法有定期檢修和狀態(tài)檢修等，包括后來發(fā)展起來的帶電檢測手段，曾經(jīng)對預防電力設備發(fā)生重大故障起到了突出的作用。但是這些方法一般要通過接觸式檢測來實現(xiàn)，且必須人工值守，不能實時監(jiān)測電氣設備工作狀況。隨著電網(wǎng)規(guī)模的不斷擴大，工業(yè)化水平的提高以及智能設備及儀器的使用，傳統(tǒng)方法已不能滿足設備監(jiān)測

2、的要求，基于計算機控制的在線實時監(jiān)測及專家故障診斷系統(tǒng)已經(jīng)研發(fā)出來了。
　　本文提出一種基于音頻特征分析的電氣設備故障在線檢測方法。聲音信號處理目前已經(jīng)廣發(fā)的應用于發(fā)動機等機械設備故障診斷中。有經(jīng)驗的輸變電站工作人員可以直接憑借電氣設備工作時所發(fā)出的聲音來判斷設備是否發(fā)生異常，因此，可以設計一種根據(jù)分析電氣設備工作時發(fā)出的聲音信號來實時監(jiān)測電氣設備的運行情況的方案，可以作為其他電氣設備監(jiān)測的有效補充手段。該方案首先采用麥克風陣列采

3、集電氣設備運行的聲音源信號，麥克風陣列可以有效抑制周圍噪聲干擾并將波束對準目標信號，來獲取到最好的聲音信號。電力設備周圍工作環(huán)境比較復雜，可能在聲音采集過程中難免混合了其他干擾信號如人說話聲等，而這些干擾源與電氣設備工作時發(fā)出的聲音是統(tǒng)計獨立的。本文介紹了一種基于獨立分量分析(ICA)的信號分離方法來分離出有用的電氣設備聲音信號，然后對這些分離出的聲音信號提取其特征參數(shù)，由于梅爾倒譜系數(shù)在聲音識別中的良好識別性，本文選擇梅爾倒譜系數(shù)作為