[發明專利]一種基于聲學特征的變壓器帶電檢測方法及系統

在審

• 申請號: 202111347463.1
• 申請日: 2021-11-15
• 公開（公告）號: CN114113837A
• 公開（公告）日: 2022-03-01
• 發明（設計）人: 王華;趙玉波;張曉明;徐靜;魏興;張希倫;趙海多;張偉;王麗麗;王天堯;梁雪;趙曉楠
• 申請（專利權）人: 國網遼寧省電力有限公司朝陽供電公司;國家電網有限公司
• 主分類號: G01R31/00
• 分類號: G01R31/00
• 代理公司: 鞍山嘉訊科技專利事務所(普通合伙) 21224
• 代理人: 張群

1.一種基于聲學特征的變壓器帶電檢測方法，其特征在于，包括如下步驟：

步驟一、獲取若干個傳聲器采集的變壓器運行聲信號；

步驟二、基于不同傳聲器之間的位置關系，對變壓器運行聲信號進行轉換，輸出為聲紋信號；

步驟三、基于所述聲紋信號提取多個維度的特征向量；

步驟四、基于所述特征向量對變壓器進行帶電檢測。

2.根據權利要求1所述的一種基于聲學特征的變壓器帶電檢測方法，其特征在于，所述步驟二中的對變壓器運行聲信號進行轉換的具體過程包括：

201)獲取若干個聲傳器采集的變壓器運行聲信號；

202)基于不同傳聲器之間位置關系獲取不同聲傳感器采集的聲信號之間的延時；

203)基于所述延時對不同傳聲器采集的聲信號進行相位修正，得到修正聲信號；

204)構造不同的聲信號融合系數矩陣，基于不同的聲信號融合系數矩陣對修正信號進行融合，輸出多個不同的聲紋信號。

3.根據權利要求1所述的一種基于聲學特征的變壓器帶電檢測方法，其特征在于，所述的步驟三中，聲紋信號特征向量的提取過程為：

301)獲取聲紋信號，對聲紋信號進行分幀和加窗預處理，得到若干聲紋片段

302)基于所述聲紋片段提取特征向量，將提取出的特征向量組成多維特征集，其中每個聲紋片段提取一個特征向量；

303)對所述多維特征集進行篩選，基于篩選后的多維特征集，計算各個特征向量之間相關系數，基于所述相關系數對特征向量進行特征加強；

304)將特征加強后的特征向量輸出為聲紋信號的特征向量。

4.根據權利要求3所述的一種基于聲學特征的變壓器帶電檢測方法，其特征在于，所述的步驟三中，基于所述聲紋信號提取多個維度的特征向量之前還對多個聲紋信號進行篩選，篩選過程為：

1)基于預設時長對聲紋信號進行分割，獲取連續兩個預設時長中的聲紋片段；

2)基于獲取的聲紋片段，構造聲紋片段的時域波形圖；

3)計算連續兩個預設時長中的聲紋片段時域波形圖中的最大幅值的第一差值；

4)若所述第一差值超出預設差值范圍，則基于所述聲紋信號提取多個維度的特征向量。

5.根據權利要求4所述的一種基于聲學特征的變壓器帶電檢測方法，其特征在于，若所述第一差值超出預設差值范圍，則基于所述聲紋信號提取多個維度的特征向量，包括：將所述聲紋信號與歷史聲紋信號進行匹配；若歷史聲紋信號存在連續兩個預設時長中的聲紋片段時域波形圖中的最大幅值差值為第一差值，則基于所述聲紋信號提取多個維度的特征向量。

6.根據權利要求1所述的一種基于聲學特征的變壓器帶電檢測方法，其特征在于，所述的步驟四中，基于所述特征向量對變壓器進行檢測包括：

401)基于變壓器的歷史聲紋信號訓練變壓器檢測模型，所述變壓器檢測模型基于所述歷史聲紋信號的相關性進行訓練；

402)基于訓練完成的變壓器檢測模型，對變壓器進行帶電檢測。

7.根據權利要求6所述的一種基于聲學特征的變壓器帶電檢測方法，其特征在于，基于所述歷史聲紋信號的相關性進行訓練包括：

1)基于歷史聲紋信號提取聲紋特征向量，獲取聲紋特征向量集；

2)在所述特征向量中選取預設數量的特征識別中心，基于所述中心計算特征向量集中各個特征向量的相關性；

3)基于所述相關性大小將所述特征向量集分割成預設數量個特征識別集；

4)計算所述特征識別集中的特征向量的隸屬關系比例，若所述隸屬關系比例大于預設比例，則訓練完成。

8.根據權利要求7所述的一種基于聲學特征的變壓器帶電檢測方法，其特征在于，還包括：

1)若所述隸屬關系比例小于預設比例，則基于特征識別集計算選取新的特征識別中心；

2)基于新的特征識別中心，將所述特征向量劃分為新的特征識別集；

3)計算特征識別集中的特征向量的隸屬關系比例，直到所述隸屬關系比例大于預設比例。

9.一種基于聲學特征的變壓器帶電檢測系統，其特征在于，所述系統包括：

聲信號采集模塊，用于獲取若干個傳聲器采集的變壓器運行聲信號；

聲信號處理模塊，用于基于不同傳聲器之間的位置關系，對變壓器運行聲信號進行轉換，輸出為聲紋信號；

特征提取模塊，用于基于所述聲紋信號提取多個維度的特征向量；

檢測模塊，用于基于所述特征向量對變壓器進行檢測。