论文部分内容阅读
电力变压器运行中的声音信号包含大量变压器运行状态信息.该文提出一种基于50Hz倍频倒谱系数和门控循环单元的变压器直流偏磁声纹识别模型.首先,利用基于相似矩阵的盲源分离算法、幅值相位波动性法分别去除原始声信号中的瞬时性干扰信号和持续强干扰信号;然后,针对变压器声信号的特点提出50Hz倍频倒谱系数,用于声信号特征量提取;最后,使用500kV敬亭变的直流偏磁声纹数据对深度神经网络中的门控循环单元网络进行训练和超参数优化.算例研究结果表明,相较于传统声信号识别算法,所提方法能更好地对直流偏磁状态进行识别.