一种基于声纹及振动针对电力主设备的缺陷在线监测方法与流程
作为优选方案之一，所述电池仓包括设置在壳体上盖内的电池仓体所述电池仓体通过电池仓上盖形成用于容纳超级电容的空腔，所述空腔内还设置有用于作为备用电源与所述超级电容通过二极管并联供电的锂亚电池；即将锂亚电池与单向导通的二极管串联以后再与所述超级电容并联进行供电。所述超级电容通过设置在壳体上盖外侧的太阳能电池板充电。同时设置锂亚电池和超级电容的目的是防止因瞬时断电导致的数据丢失，在实际工作状态时超级电容作为主要的供电电源，锂亚电池是作为备用之选，当超级电容出现电能不足或者异常故障时，则锂亚电池实现电源的作用为主控板和信号发射单元进行供电。
为了实现结构的优化设计，提高装置的集成化，优选地，所述电池仓体的侧壁上安装有用于发射信号与所述信号发射单元连接的天线。
再进一步优选结构设计，所述天线上设置有天线卡条，所述天线卡条通过卡接在电池仓体上设置的天线卡槽进行固定。
一种基于声纹及振动针对电力主设备的缺陷在线监测方法与流程
技术实现要素：
为了解决背景技术中提到的现有技术在带电电力主设备上检测存在的准确度不高容易受到环境干扰导致检测失真的问题，工业声纹识别系统报价，本申请提供一种基于声纹及振动针对电力主设备的缺陷在线监测方法及监测装置。用于克服现有检测技术的不足，实现准确、快捷、方便的检测。本发明通过采集现场声音和振动采集并结合各种电力设备的特征对电力设备机械缺陷进行定位。相较于现有技术具有的判定，且设备小，集成化高，煤矿声纹识别系统报价，利于检测操作和携带。
为了达到上述目的，轨道交通声纹识别系统报价，本申请所提供的监测装置所采用的技术方案为：
本发明还提供一种基于声纹及振动针对电力主设备的缺陷在线监测方法具体是采用上述的监测装置实现，具体包含以下监测步骤：振动检测单元将被检测设备产生的振动频率进行持续采集，获得在采集持续时间周期t内的振动频率，通过将上述周期t内的振动频率转换为频率分布图，获取到周期t内的振动声纹信息e；与上述步骤同时进行的，在周期t内声音采集单元通过三路分别检测环境噪音、监测装置自身噪音和被检测设备发出的噪音的麦克风a、麦克风b、麦克风c采集到的声纹信息a、声纹信息b、声纹信息c；处理单元将声纹信息c中包含有声纹信息a和声纹信息b中的信息剔除获得声纹信息d，再将声纹信息d与声纹信息e相匹配的信息提取获得被检测设备发出的声纹信息w；利用信号发射单元将声纹信息w发送到后台服务器与现有电力设备缺陷类型对比获取准确的被检测设备的缺陷情况以及缺陷类型。所述步骤s02中周期t选取值为3-5秒。
优选地，所述步骤s04获取声纹信息d的过程中还包括对声纹信息a、声纹信息b和声纹信息c进行锐化的步骤；所述锐化步骤具体采用将需要锐化的声纹信息a/b/c在同一频率对应的幅度值增大或者减小2-3％，形成与声纹信息a/b/c对应的锐化后的声纹信息幅度带声纹信息a+/b+/c+；
基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程
作为上述方案的进一步优化，获取目标电力设备的数据流节点，浙江声纹识别系统报价，数据属性、属性参数及故障阈值，包括如下步骤：
获取拾音器或第二拾音器采集的音频数据流；
抽取所述待处理音频数据流中包括的目标实体的预定义参数的属性值；
根据抽取出的属性值，建立对应目标实体的音频数据属性参数集。所述电力设备包括变压器，电抗器和gis设备；
作为上述方案的进一步优化，获取针对所述至少一个拾音器采集的数据流与所述至少一个拾音器采集数据流的风险特征信息；确定所述至少一个拾音器采集的数据流或所述至少一个拾音器采集的数据流中与所述风险特征信息的相似度超过预设阈值的数据流节点组，输出所述数据流节点组的信息。
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