公开(公告)号：CN116994606A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202310861740.3

申请日：2023-07-14

Applicant: 中国能源建设集团广西电力设计研究院有限公司 ,  上海交通大学

Inventor： 秦征 ,  陆忻 ,  林松 ,  冯彦维 ,  黄之容 ,  曾作薇 ,  陆飞 ,  李喆 ,  李嘉宁

IPC: G10L25/51 ,  G10L19/02 ,  G10L25/18 ,  G10L25/24

Abstract: 本发明公开了一种电力设备声音诊断方法，电力设备故障诊断的技术领域，包括采集第一信号；对所述第一信号进行预处理，得到第二信号；对所述第二信号进行分解，得到第三信号；基于所述采集时间对所述第三信号进行筛选；对所述第三信号进行判断。采集变压器声音时，每次在变压器上预先标定检测点都相同，将声音传感器安装于所述检测点，并且采用同一型号的声音传感器，消除由于声音传感器型号、架设角度、方位和远近影响会造成采集的变压器声音变化的影响，提高识别准确度，通过对第一信号进行预处理，达到去噪的目的，然后对第二信号分解分解成单个的第三信号，消除多种异响造成声音变化对故障判断的干扰，有利于提高识别准确度。

公开(公告)号：CN116013359A

公开(公告)日：2023-04-25

申请号：CN202211684287.5

申请日：2022-12-27

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 李嘉宁 ,  李喆 ,  胡赵宇

IPC: G10L25/48 ,  G10L25/24 ,  G10L25/18 ,  G10L21/02 ,  G10L19/02 ,  G01R31/00 ,  G01H17/00

Abstract: 一种基于两级声纹识别算法的电力设备异常工况监测方法及装置，所述方法包括以下步骤：S1、音频传感器采集电力设备运行音频数据；S2、进行音频数据预处理；S3、通过多角度混合数据增强方法增强音频数据；S4、音频数据经过预处理和数据增强后，对音频信号进行MFCC特征向量提取，得到用作训练和/或识别的音频数据；S5、识别时，将特征向量提取后的音频数据输入一级分类算法α‑ISVM中进行电力设备异常工况识别，若噪声过大或被判定为未学习电力设备异常工况，则进入异常处理流程；否则进入二级分类算法GRU中进行电力设备异常工况识别。有益效果是有效降低噪声干扰、识别准确率高。

公开(公告)号：CN116758944A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310903453.4

申请日：2023-07-22

Applicant: 中国能源建设集团广西电力设计研究院有限公司 ,  上海交通大学

Inventor： 秦征 ,  陈海威 ,  陆忻 ,  吴皓 ,  陈明华 ,  冯彦维 ,  黄玉金 ,  李喆 ,  李嘉宁

IPC: G10L25/51 ,  G10L25/30

Abstract: 本发明公开了一种人工智能声音识别方法，涉及电力设备故障识别技术领域，包括采集变压器声音信号；将所述变压器声音信号与预先采集的变压器原始声音信号进行比对；过滤比对成功的变压器声音信号；将未比对成功的变压器声音信号输入预先设定的深度信号念网模型。对变压器声音信号进行过滤，关闭无异响位置的声音传感器，有利于减少运算量，提高运算速度，通过深度信号念网模型对未比对成功的变压器声音信号进行识别，并且能够通过计算采集的变压器声音信号的联合概率分布，确定变压器的声音信号所对应的故障类别，自动对变压器的声音所对应的故障类型进行识别。