一种基于声纹及振动针对电力主设备的缺陷在线监测方法与流程

优选地，所述漩涡仓是通过螺钉将所述主控板固定在沿壳体底座内壁的多个呈圆周均匀设置的安装座上形成的密闭空间。

优选地，所述声音采集单元包括设置在壳体底座外壁用于采集环境噪音的麦克风a，设置在主控仓内用于检测监测装置噪音的麦克风b和设置在漩涡仓内用于检测被检测设备振动声音的麦克风c；所述振动检测单元包括用于作为调校基准的mems3轴数字加速度传感器和用于作为振动检测的mems单轴，带宽11khz的模拟加速度传感器。

具体地，再一步优选设置，所述处理单元采用nordic52840armcortex-m432位处理器，内嵌蓝牙5.0协议栈，走行部声纹监测公司，所述无线发射模块采用e103-w02且内置tic3200工业级wifi模块，所述超级电容3采用sl1520，锂亚电池采用er14335电池。

相对于现有技术而言，由于电力设备的检测设备比较传统，目前检测设备都集中在事故发生后，主要用于事故后故障发生原因分析。本申请声纹及振动联合在线监测装置，电力设备声纹监测多少钱，可以预知，预警电网设备可能故障。

浅谈声纹自动识别系统

声纹自动识别技术已经在我们的日常生活中广泛应用，例如语音的文字录入、门禁等等。当前，宁夏回族自治声纹监测，声纹自动识别在、安全领域的应用就是黑名单检测，但是在刑侦领域的身份鉴别功能还是空白。的原因就是之前声纹自动识别算法度还未达到足够高的程度，不能够达到实战的要求，同时系统应用厂家也无力开发声纹自动识别系统。

国内近些年一直沿用的声纹识别是人工图谱分析方法，费时费力，要求分析人员至少有两三年的实际经验，而且无法解决大容量、与文本无关的声纹数据快速筛选和排查的难题。

基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程

本发明提供了一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法，包括如下步骤：采集预先设置的至少一个拾音器中的数据流和预先设置的至少一个第二拾音器中的数据流；

一所述拾音器与一变压器接，用于采集变压器音频数据，一所述第二拾音器与一电抗器接，用于采集电抗器音频数据；

建立所述至少一个拾音器包括数据流和对应数据流节点与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；

确定存在所建立的拾音器包括数据流和对应数据流节点与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是都匹配；

输出匹配结果。

基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程

其中，数据服务器原始数据包括不同特征属性(负载、电压等级、季节)的变压器(电抗器)音频数据，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；不同环境噪声下(鸣笛、鸟叫、雷声、雨声)对应的变压器(电抗器)的音频数据；

不同电力设备(变压器、电抗器、gis设备)不同状态(在线、离线)事件识别；

数据服务器数据存储，电力设备声纹监测哪家好，通过改进现有关系型数据库、redis数据结构服务器以及分布式数据库存储技术，融合可靠的分布式文件系统(hdfs)、大数据去冗余及低成本的大数据存储技术，完成大数据的存储，建立相应的电力设备音频语料的索引，为分析处理等服务提供数据保障。

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