一种变压器声纹提取方法、装置、设备及介质与流程

本发明属于变压器声纹提取，尤其涉及一种变压器声纹提取方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、随着经济社会的发展与城市化进程的推进，电力行业得到了蓬勃的发展，电力变压器作为电网主设备也在输配电网中得到广泛的应用。电力变压器的健康状态影响着整个社会用电的正常运转，因此对电力变压器的在线监测也逐渐成为研究的焦点。从电气设备在线监测的角度出发，电力变压器存在故障缺陷或异常运行时的噪声，为变压器的状态检测提供了重要判据。但在线监测越发热门的同时，信号量的快速增加，硬件的发展难以赶上与日俱增的数据骤增，从而给信息的采集和传输带来巨大的压力和挑战。故障诊断过程中，可靠的信息获取是故障诊断的前提，提取故障特征是故障诊断的必要条件传统采样过程必须符合shannon-nyquist采样定理，即采样频率不低于采样信号最高频率的二倍。这样，采样频率仅由所采集信号频带决定，高频带信息采集受硬件限制、成本昂贵，且会产生海量数据造成数据冗余，数据的传输、存储、处理过程均受到采样过程限制。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种变压器声纹提取方法、装置、设备及介质，以解决现有变压器声纹提取数据冗余，采集困难，导致故障诊断不准确的技术问题。

2、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案予以实现：

3、第一方面，本发明提供一种变压器声纹提取方法，包括以下步骤：

4、获取变压器的声纹信号；

5、根据压缩感知理论采用测量矩阵对声纹信号进行压缩采集得到压缩声纹信号；

6、根据压缩声纹信号采用小波包分解法得到若干个子频带；

7、计算每个子频带的小波信息熵；

8、将每个子频带的小波信息熵进行归一化处理得到变压器声纹特征。

9、本发明的进一步改进在于：所述获取变压器的声纹信号的步骤中，采用采样频率为44.1khz的枪式麦克风采集变压器声纹信号。

10、本发明的进一步改进在于：所述根据压缩感知理论采用测量矩阵对声纹信号进行压缩采集得到压缩声纹信号的步骤中，具体包括：

11、建立hadmard矩阵作为测量矩阵；

12、通过测量矩阵对声纹信号进行压缩采集得到压缩声纹信号。

13、本发明的进一步改进在于：所述测量矩阵为64*64、128*128或256*256。

14、本发明的进一步改进在于：所述根据压缩声纹信号采用小波包分解法得到若干个子频带的步骤中，采用db5小波基函数进行分解。

15、本发明的进一步改进在于：所述计算每个子频带的小波信息熵的步骤中，具体包括：

16、计算每个子频带的能量；

17、根据每个子频带的能量计算子频带总能量；

18、根据每个子频带的能量和子频带总能量计算各子频带能量占比；

19、根据各子频带能量占比计算各子频带的小波信息熵。

20、本发明的进一步改进在于：所述将每个子频带的小波信息熵进行归一化处理得到变压器声纹特征的步骤中，变压器声纹特征通过向量x表示，x＝(x1,x2,…,xi)，xi表示第i个子频带的归一化后的小波信息熵。

21、第二方面，本发明提供一种变压器声纹提取装置，包括：

22、声纹信号获取模块：用于获取变压器的声纹信号；

23、压缩模块：用于根据压缩感知理论采用测量矩阵对声纹信号进行压缩采集得到压缩声纹信号；

24、分解模块：用于根据压缩声纹信号采用小波包分解法得到若干个子频带；

25、计算模块：用于计算每个子频带的小波信息熵；

26、输出模块：用于将每个子频带的小波信息熵进行归一化处理得到变压器声纹特征。

27、第三方面，本发明提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现上述的一种变压器声纹提取方法。

28、第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述的一种变压器声纹提取方法。

29、与现有技术相比，本发明至少包括以下有益效果：

30、1、本发明基于压缩感知理论对在线监测中的变压器声纹信号进行压缩采集，相比于传统采集方法降低了信号的采集量，为信号的采集、传输和存储降低了硬件要求。

31、2、本发明考虑能量分布和总能量值，计算不同频段中的能量占比，得到归一化小波信息熵，完成声纹信号的特征提取。相比于传统特征值的单一选取，考虑因素更加全面，更有效体现出变压器声纹信号的信号特征。

技术特征：

1.一种变压器声纹提取方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种变压器声纹提取方法，其特征在于，所述获取变压器的声纹信号的步骤中，采用采样频率为44.1khz的枪式麦克风采集变压器声纹信号。

3.根据权利要求1所述的一种变压器声纹提取方法，其特征在于，所述根据压缩感知理论采用测量矩阵对声纹信号进行压缩采集得到压缩声纹信号的步骤中，具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种变压器声纹提取方法，其特征在于，所述测量矩阵为64*64、128*128或256*256。

5.根据权利要求1所述的一种变压器声纹提取方法，其特征在于，所述根据压缩声纹信号采用小波包分解法得到若干个子频带的步骤中，采用db5小波基函数进行分解。

6.根据权利要求1所述的一种变压器声纹提取方法，其特征在于，所述计算每个子频带的小波信息熵的步骤中，具体包括：

7.根据权利要求1所述的一种变压器声纹提取方法，其特征在于，所述将每个子频带的小波信息熵进行归一化处理得到变压器声纹特征的步骤中，变压器声纹特征通过向量x表示，x＝(x1,x2,…,xi)，xi表示第i个子频带的归一化后的小波信息熵。

8.一种变压器声纹提取装置，其特征在于，包括：

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在存储器中并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，处理器执行计算机程序时实现权利要求1～7中任一项所述的一种变压器声纹提取方法。

10.一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器执行时实现权利要求1～7中任一项所述的一种变压器声纹提取方法。

技术总结本发明属于变压器声纹提取技术领域，具体公开了一种变压器声纹提取方法、装置、设备及介质。包括以下步骤：获取变压器的声纹信号；根据压缩感知理论采用测量矩阵对声纹信号进行压缩采集得到压缩声纹信号；根据压缩声纹信号采用小波包分解法得到若干个子频带；计算每个子频带的小波信息熵；将每个子频带的小波信息熵进行归一化处理得到变压器声纹特征。本发明基于压缩感知理论对在线监测中的变压器声纹信号进行压缩采集，相比于传统采集方法降低了信号的采集量，为信号的采集、传输和存储降低了硬件要求。技术研发人员：潘晓军,刘和平,任芝毅,胡伟振,卢俊峰,杨瑞峰受保护的技术使用者：国网山西省电力公司忻州供电公司技术研发日：技术公布日：2024/2/6