变压器故障声纹检测与诊断方法研究

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变压器运行时发出的声音中包含了变压器运行状态的信息。当某些零部件或者设备运行的参数出现异常时,变压器的声音往往会发生一定程度的变化。故障产生的机理不同,变压器发出的声音也不同。据此,本文提出基于声纹的变压器放电和机械故障诊断方法。针对机械故障声音与变压器本体噪声特征相似易混淆的问题提出改进小波包-BP神经网络算法,与传统小波包-BP神经网络算法相比声音的识别率提高了 5.7%。为提高声音识别系统的泛化性,采用梅尔对数频谱-卷积神经网络声音识别算法。采用两种算法相互验证,提高了声音识别系统的可靠性。针
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电表在电力智能化应用中占据重要地位,智能电网的快速发展使智能电表的需求量急剧增加,预计截止2024年底全世界智能电表总数将超过12亿只,是2017年的两倍,目前我国中东部各省的智能电表需求量在1500万只到5000万只之间。由于安全性的需求,电力企业的智能电表数据还没有对公众开放,目前可以通过向电力企业申请权限获取用电信息采集系统中的用电数据或自费安装智能电表获取智能电表数据,上述方式存在建设成本
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