基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程
本发明还公开了一种基于声纹识别的电力设备在线监测系统，
至少一个拾音器，与一个在用变压器电性连接，用于采集变压器音频数据；
至少一个第二拾音器，与一个在用电抗器电性连接，用于采集变压器音频数据；
音频数据服务器，与至少一个拾音器或至少一个第二拾音器电性连接，用于存储所述至少一个拾音器或所述至少一个第二拾音器采集的音频数据；
基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程
基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与发明相关的部分。
需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本申请。
本发明提供了一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法，包括如下步骤：采集预先设置的至少一个拾音器中的数据流和预先设置的至少一个第二拾音器中的数据流；
一所述拾音器与一变压器接，用于采集变压器音频数据，一所述第二拾音器与一电抗器接，用于采集电抗器音频数据；
建立所述至少一个拾音器包括数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系；
基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程
确定存在所建立的拾音器包括数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系是都匹配；
输出匹配结果。
基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程
除说明书所述的技术特征外，其余技术特征为本领域技术人员的已知技术，为突出本发明的创新特点，其余技术特征在此不再赘述。
技术特征：
技术总结
本发明公开了一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法和系统，采集预先设置的至少一个拾音器中的数据流和预先设置的至少一个第二拾音器中的数据流。确定存在所建立的拾音器包括数据流和对应数据流节点与所述至少一个第二拾音器包括数据流和对应数据流节点以及数据服务器原始数据连接关系是都匹配；输出匹配结果。与现有技术相比，本方提供的基于声纹识别的电力设备在线监测方法和系统，通过监测设备运行时的声音信号，对变压器运行状态进行在线监测.并且与变电站监控系统相配合，从多方面掌握设备实际运行情况，优化变电站系统的管理，对提高设备的检修效率、可靠性，延长设备使用寿命都有重要的现实意义。
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
实施例1：
结合说明书的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，具有外壳体，所述外壳体包括通过相互可拆卸盖合的壳体上盖1和用于吸附在被检测设备表面的壳体底座10，所述外壳体内腔由上而下依次设置有电池仓、主控仓和用于接收被检测设备振动产生的声纹旋涡仓；所述电池仓内设置有用于提供电源超级电容3，所述超级电容3与设置在主控仓内的主控板9电连接，所述主控板9包括有用于接收被检测设备振动产生声纹的振动检测单元、用于分别采集环境噪音、监测装置噪音和被检测设备振动声音的声音采集单元，以及对振动检测单元和声音采集单元分别获取的多条声纹信息进行匹配处理的处理单元，以及与所述处理单元连接分别用于将处理单元处理后的声纹信息w进行存储的存储单元和用于将所述声纹信息w进行发送的信号发射单元。所述处理单元采用nordic52840armcortex-m432位处理器，内嵌蓝牙5.0协议栈，所述无线发射模块采用e103-w02且内置tic3200工业级wifi模块，所述超级电容3采用sl1520，锂亚电池采用er14335电池。
以上信息由专业从事风力发电声纹识别报价的海康威视于2024/7/4 7:41:42发布
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