一种基于声纹识别的变压器声音检测方法与流程

本发明涉及变声器声音检测，尤其涉及一种基于声纹识别的变压器声音检测方法。

背景技术：

1、变压器是利用电磁感应的原理来改变交流电压的装置，主要构件是初级线圈、次级线圈和铁心(磁芯)。在电器设备和无线电路中，常用作升降电压、匹配阻抗、安全隔离等。在发电机中，不管是线圈运动通过磁场或磁场运动通过固定线圈，均能在线圈中感应电势。此两种情况，磁通的值均不变，但与线圈相交链的磁通数量却有变动，这是互感应的原理。

2、电力系统中，变压器数量大、持续运行时间长，故障概率较高，所以对变压器运行情况进行监测及故障诊断，提前发现故障隐患并消除，对于保证变压器可靠运行具有重要意义。

3、1、目前，变压器故障诊断方法中运用最成熟的是油色谱诊断法，我国电网中50％以上变压器故障都是通过油色谱分析结果检出的，虽然油色谱检测结果准确，但需要变压器停运并吊芯取油，在线监测困难。

4、2、同时，变压器的放电声信号是非平稳的，传统的傅里叶分析方法很难反映此类信号的时变特性，而小波变换受所选小波基和尺度的影响，不具有自适应性且会产生能量泄漏。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于声纹识别的变压器声音检测方法，克服了现有技术的不足，有效的解决了在线监测困难，检测方式不具有自适应性且会产生能量泄漏的问题。

2、为了实现上述目的，本发明采用了如下技术方案：

3、一种基于声纹识别的变压器声音检测方法，包括以下步骤：

4、基于运用快速傅里叶交换与小波分解算法分别提取可听声信号的频谱及能量特征向量；

5、基于hht的声信号特征提取；

6、基于svdd的配电变压器放电声信号识别；

7、(1)选取不同年限、不同电压等级的变压器在不同位置以及不同负载率情况下进行可听声信号采集；

8、(2)采用自由场测量型传声器以及数据采集仪对在运行变压器进行听声信号采集；

9、(3)将传声器悬挂在变压器油箱两侧，通过数据电缆将信号传递至数据采集仪进行分析；

10、(4)利用快速傅里叶变换(fft)频谱分析和小波函数分析找出不同运行条件下变压器可听声信号特征分布规律；

11、(5)利用小波函数对声音信号进行分解与重构；

12、(6)将前期采集的信号进行预处理，将采集的长音频信号分割成若干个可处理的、短的待测声信号；

13、(7)采用hht提取的声信号频带能量特征；

14、(8)将频带能量作为特征向量输入svdd进行模型训练，利用svdd识别配电变压器放电故障。

15、优选地，所述传声器距离变压器油箱壁约10cm。

16、优选地，所述hht提取声信号特征分为两步，首先对采集到的声信号进行eemd分解，然后利用hil-bert变换求取待测信号的边际谱，提取边际谱频带能量作为特征量。

17、优选地，所述小波函数先分解高、低频系数，再对分解系数进行重构，用sκ(t)表示xκ(t)的重构信号，则总信号s(t)为：s(t)＝s1(t)+s2(t)+...+sn(t)；

18、求各频带信号的总能量sκ(t)所对应的能量用eκ(其中κ＝1，2...n)表示，则有：式中：xκ(j＝1,2,...n)表示重构信号sκ(t)的离散点的幅值；

19、以能量为元素构造特征向量，用t表示，τ＝[e1,e2,...,en]；

20、为计算和分析方便，对特征向量τ归一化处理，得：其中

21、本发明的有益效果为：

22、1、本发明的基于声纹识别的变压器声音检测方法，通过运用快速傅里叶交换与小波分解算法以及hht的声信号特征提取与svdd的配电变压器放电声信号识别，不仅能够分析出同运行条件下的变压器运行情况，降低了在线监测的难度，而且具有自适应性、适合于处理非平稳信号的信号处理优点，不会产生能量泄露；

23、2、本发明的基于声纹识别的变压器声音检测方法，通过eemd改进的hht算法可以很好地处理非平稳的放电声信号，解决了频带混叠等问题，得到了频带能量特征，考虑了变压器本体噪声，可以很好地减少本体噪声干扰，在考虑配电变压器本体噪声与放电声信号叠加的情况下，其识别效果仍然较好，可用于配电变压器的放电故障识别。

技术特征：

1.一种基于声纹识别的变压器声音检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于声纹识别的变压器声音检测方法，其特征在于，所述传声器距离变压器油箱壁约10cm。

3.根据权利要求1所述的一种基于声纹识别的变压器声音检测方法，其特征在于，所述hht提取声信号特征分为两步，首先对采集到的声信号进行eemd分解，然后利用hil-bert变换求取待测信号的边际谱，提取边际谱频带能量作为特征量。

4.根据权利要求1所述的一种基于声纹识别的变压器声音检测方法，其特征在于，所述小波函数先分解高、低频系数，再对分解系数进行重构，用sκ(t)表示xκ(t)的重构信号，则总信号s(t)为：s(t)＝s1(t)+s2(t)+...+sn(t)；

技术总结本发明属于变声器声音检测技术领域，尤其是一种基于声纹识别的变压器声音检测方法，针对背景技术提出的在线监测困难，检测方式不具有自适应性且会产生能量泄漏的问题，现提出以下方案，包括以下步骤：基于运用快速傅里叶交换与小波分解算法分别提取可听声信号的频谱及能量特征向量；基于HHT的声信号特征提取；基于SVDD的配电变压器放电声信号识别。本发明通过运用快速傅里叶交换与小波分解算法以及HHT的声信号特征提取与SVDD的配电变压器放电声信号识别，不仅能够分析出同运行条件下的变压器运行情况，降低了在线监测的难度，而且具有自适应性、适合于处理非平稳信号的信号处理优点，不会产生能量泄露。技术研发人员：张智,庞嘉宁,曾鲲华受保护的技术使用者：广州市安固信息科技有限公司技术研发日：技术公布日：2024/6/11