一种基于声纹监听的识别系统及其方法与流程

本发明涉及声纹识别，具体而言，涉及一种基于声纹监听的识别系统及其方法。

背景技术：

1、目前双碳目标的持续性推进，以清洁低碳、安全高效为主的新型电力系统的建设规模也在不断扩大，对于电力系统来说，配电领域一直是管控的难点，主要是受制于配电设备点多面广的特性，其中，开关柜作为配电领域中的核心架构设备，是制约供电可靠性的重要因素，因此，如何正确高效的评估开关柜的运行状态，降低电网系统的运维成本，是目前必须要解决的热点问题，而声纹监听技术则为开关柜的监测提供了有力的解决方案。

2、目前，传统的监测手段对于开关柜声纹方面的关注度较为低下，在很大程度上还是侧重于对开关柜本体电气方面的查验关注，导致数据的处理存在单一性的局限，同时欠缺针对每个开关柜的特性信息进行处理分析，致使数据处理的集中化程度不强，无法高度集成的反馈开关柜的运行状态处于哪一种水平范围内，管理人员无法依据具体的查验结果实施相应地、及时地管控举措，不仅无法发现开关柜的潜在性能缺陷，同时也间接增加了电力系统的运行风险。

技术实现思路

1、为了克服背景技术中的缺点，本发明实施例提供了一种基于声纹监听的识别系统及其方法，能够有效解决上述背景技术中涉及的问题。

2、本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：本发明第一方面提供了一种基于声纹监听的识别系统，包括：特性信息预处理模块，用于统计各开关柜的特性信息进行预处理，并评估各开关柜的特性表征定义值，据此匹配各开关柜的声纹特征样本数据。

3、声纹信号识别分析模块，用于对各开关柜进行声纹信号识别，分析各开关柜的声纹信号与各类型故障的贴合值。

4、干扰信息识别分析模块，用于对各开关柜的声纹干扰信息进行识别处理，分析各开关柜的声纹干扰计量值。

5、边缘计算网关，用于综合判定各开关柜的状态辨析结果进行智能提示。

6、声纹特征样本库，用于存储各型号开关柜在各特性表征定义值区间的声纹特征样本数据。

7、作为进一步的优选设计方案，所述统计各开关柜的特性信息进行预处理，具体过程包括：根据各开关柜的特性信息，特性信息包括累计使用时长ti、额定运维年限ti0、额定电能消耗速率vi0以及在关联历史周期的电气峰谷电压差ui、电气峰谷电流差ii和电能消耗量wi，i为各开关柜的编号，i＝1,2,...,k，k为开关柜数目。

8、分析各开关柜的第一特征值αi→1，约束式为：

9、

10、式中，为设定的累计使用时长的参照界定比，δ1为设定的单位累计使用时长的特征评估因子，c0、δv″依次为关联历史周期的时长以及预设电能消耗速率许可偏差值，χ1为设定的开关柜的第一特征补偿修正因子。

11、提取各开关柜的电气额定电压ui0以及电气额定电流ii0，分析各开关柜的第二特征值αi→2，约束式为：

12、式中，a1、a2分别为设定的电气峰谷电压差和电气峰谷电流差对应单位数值的特征评估因子，a1、a2分别为设定的电气峰谷电压和电气峰谷电流对应的权值，χ2为设定的开关柜的第二特征补偿修正因子。

13、作为进一步的优选设计方案，所述各开关柜的特性表征定义值的数值计算表达式为：αi＝ln(1+αi→1*b1+αi→2*b2)。

14、式中，αi为各开关柜的特性表征定义值，b1、b2分别为设定的开关柜的第一特征值和第二特征值对应的特性表征影响权重比例系数。

15、作为进一步的优选设计方案，所述匹配各开关柜的声纹特征样本数据，具体过程包括：根据各开关柜的特性表征定义值，并获取各开关柜的型号，由此与声纹特征样本库中存储的各型号开关柜在各特性表征定义值区间的声纹特征样本数据进行匹配，得到各开关柜的声纹特征样本数据，声纹特征样本数据包括对应各类型故障的参照时域波形、参照声纹频谱，并包括参照适配振动波形。

16、作为进一步的优选设计方案，所述各开关柜的声纹信号与各类型故障的贴合值，具体分析过程为：根据各开关柜对应各类型故障的参照时域波形，从提取参照时域波形的长度lij→时参、最高振幅zij→max以及最高最低振幅之间的数值差δzij→时和间歇时长δtij→时，j为各类型故障的编号，j＝1,2,...,n，n为故障类型数。

17、通过声纹传感器对各开关柜进行声纹信号感知，构建各开关柜的时域信号波形以及声纹信号频谱。

18、从各开关柜的时域信号波形中，提取最高振幅zi→max以及最高最低振幅之间的数值差zi时和间歇时长ti时，并与各开关柜对应各类型故障的参照时域波形进行交叠重合处理，提取重合的波形长度bij→时。

19、计算各开关柜的声纹信号与各类型故障的第一匹配值εij(1)和第二匹配值εij(2)。

20、εij(1)的约束式为：

21、

22、式中，为设定的波形单位重合长度的匹配评估因子，z0为设定的最高振幅匹配界限偏差，e为自然常数。

23、εij(2)的约束式为：

24、式中，为设定的最高最低振幅之间的波动速率对应单位偏差值的匹配评估减损因子。

25、综合计算各开关柜的声纹信号与各类型故障的贴合值ηij，约束式为：

26、

27、式中，c1、c2分别为设定的第一匹配值、第二匹配值对应的贴合影响系数，γ1、γ2分别为设定的开关柜的时域信号波形和声纹信号频谱对应的权重系数，ηij→2为各开关柜的声纹信号频谱与各类型故障的贴合值。

28、作为进一步的优选设计方案，所述各开关柜的声纹信号频谱与各类型故障的贴合值的具体计算过程为：根据各开关柜对应各类型故障的参照声纹频谱，从中提取参照谱峰频率pij、参照频谱带宽kij、参照基频值jij及在各频率分量区间的参照最高幅值max(pij→d)和参照最低幅值min(pij→d)，d为各频率分量区间的编号，d＝1,2,...,f，f为频率分量区间的数目。

29、同时根据各开关柜的声纹信号频谱，依次从中提取谱峰频率pi、频谱带宽ki、频谱基频值ji及在各频率分量区间的最高幅值max(pi，d)和最低幅值min(pi，d)。

30、分析各开关柜的声纹信号频谱与各类型故障的第一贴合值表达式为：

31、。

32、式中，λ1为设定的故障的第一贴合补偿因子，λ2、λ3、λ4分别为设定的谱峰频率、频谱带宽、频谱基频值对应的贴合修正因子，δp0、δk0、δj0分别为设定的谱峰的频率、带宽、基频值所属贴合评估界定偏差。

33、分析各开关柜的声纹信号频谱与各类型故障的第二贴合值表达式为：其中，

34、

35、式中，δp1″、δp2″分别为设定的频率分量区间的最高幅值和最低幅值所属界定偏差值，p偿为设定的修正补偿幅值，υ1、υ2分别为设定的频率分量区间的最高幅值和最低幅值对应的修正因子。

36、分析各开关柜的声纹信号频谱与各类型故障的贴合值ηij→2，约束式为：其中，g1、g2分别为设定的第一贴合值、第二贴合值对应的评估影响权值。

37、作为进一步的优选设计方案，所述对各开关柜的声纹干扰信息进行识别处理，具体过程为：通过骨传导振动传感器对各开关柜的声纹干扰信息进行监测，声纹干扰信息为振动波形，由此从振动波形处理提取脉冲频率ri、各次脉冲的宽度xim、幅度yim以及脉冲峰点的偏移角度θim，m为各次脉冲的编号，m＝1,2,...,u，u为脉冲数。

38、初步分析各开关柜的第一振动异常值σi1，约束式为：σi1＝ωi1+ωi2，其中：

39、

40、式中，r″为设定的开关柜参照适配振动脉冲频率，ζ1、ζ2、ζ3、ζ4分别为设定的脉冲频率、脉冲宽度、脉冲幅度以及脉冲峰点的偏移角度对应的异常评估影响因子，δx、δy、δθ分别为设定的脉冲宽度、脉冲幅度以及脉冲峰点的偏移角度所属偏差界定值。

41、作为进一步的优选设计方案，所述各开关柜的声纹干扰计量值，具体计算过程为：根据各开关柜的参照适配振动波形，从中分别提取参照脉冲频率δri、脉冲基准宽度xi、脉冲基准幅度yi以及冲峰点的基准偏移角度θi。

42、分析各开关柜的第二振动异常值σi2，约束式为：

43、

44、式中，τ1为设定的开关柜的第二振动异常修正因子。

45、综合分析各开关柜的声纹干扰计量值σi，表达式为：

46、

47、式中，φ1、φ2为设定的开关柜的第一振动异常值和第二振动异常值对应的干扰计量权重占比系数。

48、作为进一步的优选设计方案，所述综合判定各开关柜的状态辨析结果进行智能提示，具体包括：根据各开关柜的声纹信号与各类型故障的贴合值ηij以及各开关柜的声纹干扰计量值σi，据此评估各开关柜的声纹信号与各类型故障的综合相似值ψij，表达式为：其中，ψ0为设定的开关柜的故障综合相似参照界定值，ψ″为设定的声纹干扰单位计量值对应的故障综合相似参照界定评估减损值。

49、由识别分析模型分析得到各开关柜的状态辨析结果outcome(ψi)进行智能提示，其中，[ξ1,φ1)、[ξ2,φ2)、[ξ3,φ3)分别为设定的正常运行状态、异常运行状态和故障运行状态对应的故障综合相似累计值所属参照值区间。

50、本发明第二方面提供了一种基于声纹监听的识别方法，包括：s1、统计各开关柜的特性信息进行预处理，并评估各开关柜的特性表征定义值，据此匹配各开关柜的声纹特征样本数据。

51、s2、对各开关柜进行声纹信号识别，分析各开关柜的声纹信号与各类型故障的贴合值。

52、s3、对各开关柜的声纹干扰信息进行识别处理，分析各开关柜的声纹干扰计量值。

53、s4、综合判定各开关柜的状态辨析结果进行智能提示。

54、相对于现有技术，本发明的实施例至少具有如下优点或有益效果：(1)本发明提供了一种基于声纹监听的识别系统及其方法，有力实现针对开关柜声纹方面进行识别监测，提高了对开关柜声纹方面的关注度，弥补了现有技术仅关注电气方面的查验而导致数据处理存在的单一性局限问题，有利于识别检测开关柜潜在的故障和问题，进一步优化开关柜的性能，减少不必要的能源浪费。

55、(2)本发明通过统计各开关柜的特性信息进行预处理，能够针对每个开关柜的特性特点匹配出最适合的样本数据，通过数值分析，提高了数据处理的集中化程度，并且为后续反馈开关柜的实际运行状态提供了充分地和可靠的支撑依据，有助于可持续地管理各个开关柜，为电力系统的稳定运行提供了保障。

56、(3)本发明通过评估各开关柜的声纹信号与各类型故障的综合相似值，并综合判定各开关柜的状态辨析结果进行智能提示，能够高度集成的反馈开关柜的运行状态处于哪一种水平范围内，管理人员可以依据具体的查验结果实施相应地、及时地管控举措，不仅有利于及时发现开关柜的潜在性能缺陷，同时也大幅提升了电力系统的运行效益和稳态运行水平。

57、(4)本发明通过对各开关柜的声纹干扰信息进行识别处理，并计算各开关柜的声纹干扰计量值，通过兼顾振动方面的数据处理，能够使声纹信号分析更加精确，有助于更准确地诊断开关柜的故障问题性质和具体位置，从而减少了故障误报率，并有助于改善电力系统的可靠性和安全性。