一种变压器声纹异常检测方法与流程

本发明涉及变压器检测，具体为一种变压器声纹异常检测方法。

背景技术：

1、电力变压器运行故障是导致系统大面积停电的关键原因，开展智能运检是保障电力变压器安全运行的有效手段。随着电网规模的大幅增长，电网运行安全性要求越来越高，油中溶解气体监测、铁心接地电流监测、局放监测等多种在线监测装置相继投入使用，初步建成了变压器关键状态量多维度在线监测系统，但仍存在监测状态量不足、稳定性较差、缺乏系统联动等问题。随着智能运检、泛在物联网的建设发展，状态检测与故障诊断新技术的需求愈加凸显。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种变压器声纹异常检测方法，能够更可靠地监测和判断变压器的状态，提高设备的可靠性和安全性。

2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种变压器声纹异常检测方法，包括以下步骤：

3、s1、通过高质量传感器采集变压器声纹数据；

4、s2、对采集到的声纹数据进行数据清洗和归一化处理；

5、s3、使用预训练模型提取变压器声纹数据的初始特征表示；

6、s4、使用微调技术调整预训练模型，使其适应变压器声纹数据的特定任务；

7、s5、引入循环神经网络或注意力机制对声纹数据进行时序建模；

8、s6、使用训练好的模型对声纹数据进行异常检测。

9、优选的，步骤s3进一步包括：使用生成对抗网络生成与真实声纹数据相似的合成样本，以增加训练样本的多样性和泛化能力。

10、优选的，步骤s3进一步包括：将变压器声纹数据与传感器数据进行融合，通过多模态数据融合和关联分析提高异常检测的准确性。

11、优选的，步骤s4进一步包括：使用自监督学习方法进行无监督训练，学习异常声纹数据的特征表示。

12、优选的，步骤s2进一步包括：使用预训练的声音识别或语音识别模型作为特征提取器，提取变压器声纹数据的初始特征表示。

13、优选的，步骤s6进一步包括：使用阈值或概率模型进行异常判断，将声纹数据标记为正常或异常。

14、优选的，在异常判断之前，将一部分所述声纹数据用于异常分类，将异常分为不同的类型或级别。

15、本发明提供一种用于变压器声纹异常检测系统，包括：

16、传感器，用于采集变压器声纹数据；

17、数据处理模块，用于对采集到的声纹数据进行预处理；

18、预训练模型，用于提取变压器声纹数据的初始特征表示；

19、微调模块，用于调整预训练模型以适应变压器声纹数据的特定任务；

20、时序建模模块，包括循环神经网络或注意力机制，用于对声纹数据进行时序建模；

21、异常检测模块，用于使用训练好的模型对声纹数据进行异常检测

22、优选的，所述系统还包括：

23、生成对抗网络模块，用于生成与真实声纹数据相似的合成样本，以增加训练样本的多样性和泛化能力；

24、数据融合模块，用于将变压器声纹数据与传感器数据进行融合，通过多模态数据融合和关联分析提高异常检测的准确性；

25、自监督学习模块，用于进行无监督训练，学习异常声纹数据的特征表示。

26、优选的，所述系统还包括：

27、异常判断模块，使用阈值或概率模型对声纹数据进行异常判断，将声纹数据标记为正常或异常；

28、异常分类模块，用于将声纹数据中的异常分为不同的类型或级别，提供更精细的异常识别结果。

29、本发明提供了一种变压器声纹异常检测方法。具备以下有益效果：

30、1、本发明可以提高异常检测的准确性、增强特征表示的丰富性、考虑声音数据的时序关系，并具备适应不同数据情况的灵活性，使得变压器声纹异常检测方法能够更可靠地监测和判断变压器的状态，提高设备的可靠性和安全性。

31、2、本发明可以有效解决人为判断时由于经验不足和误差较大而导致的问题，同时克服现有声学诊断系统特征容易遗漏且准确率低的困扰。

技术特征：

1.一种变压器声纹异常检测方法，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异常检测方法，其特征在于，步骤s3进一步包括：使用生成对抗网络生成与真实声纹数据相似的合成样本，以增加训练样本的多样性和泛化能力。

3.根据权利要求2所述的一种变压器声纹异常检测方法，其特征在于，步骤s3进一步包括：将变压器声纹数据与传感器数据进行融合，通过多模态数据融合和关联分析提高异常检测的准确性。

4.根据权利要求1所述的一种变压器声纹异常检测方法，其特征在于，步骤s4进一步包括：使用自监督学习方法进行无监督训练，学习异常声纹数据的特征表示。

5.根据权利要求4所述的一种变压器声纹异常检测方法，其特征在于，步骤s2进一步包括：使用预训练的声音识别或语音识别模型作为特征提取器，提取变压器声纹数据的初始特征表示。

6.根据权利要求1所述的一种变压器声纹异常检测方法，其特征在于，步骤s6进一步包括：使用阈值或概率模型进行异常判断，将声纹数据标记为正常或异常。

7.根据权利要求6所述的一种变压器声纹异常检测方法，其特征在于，在异常判断之前，将一部分所述声纹数据用于异常分类，将异常分为不同的类型或级别。

8.一种用于变压器声纹异常检测系统，用于实施如权利要求1-7任一项所述的一种变压器声纹异常检测方法，其特征在于，包括：

9.根据权利要求8所述的一种变压器声纹异常检测系统，其特征在于，所述系统还包括：

10.根据权利要求8所述的一种变压器声纹异常检测系统，其特征在于，所述系统还包括：

技术总结本申请涉及变压器检测领域，公开了一种变压器声纹异常检测方法，包括：S1、通过高质量传感器采集变压器声纹数据；S2、对采集到的声纹数据进行数据清洗和归一化处理；S3、使用预训练模型提取变压器声纹数据的初始特征表示；S4、使用微调技术调整预训练模型，使其适应变压器声纹数据的特定任务；S5、引入循环神经网络或注意力机制对声纹数据进行时序建模；S6、使用训练好的模型对声纹数据进行异常检测。本发明可以提高异常检测的准确性、增强特征表示的丰富性、考虑声音数据的时序关系，并具备适应不同数据情况的灵活性，使得变压器声纹异常检测方法能够更可靠地监测和判断变压器的状态，提高设备的可靠性和安全性。技术研发人员：徐毓皓受保护的技术使用者：国网黑龙江省电力有限公司佳木斯供电公司技术研发日：技术公布日：2024/4/7