基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程
本技术涉及一种电力设备监测方法，尤其涉及一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法和系统。
背景技术：
变压器(电抗器)运行状态监测方式主要有人工走查、传感器监测和计算机视觉三种方式；而对于变压器(电抗器)运行过程中产生的声音数据(包含运行状态、故障原因等声纹信息)，主要是巡检人员凭经验判断是否正常，缺少智能化的监测
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基于声纹识别的电力设备在线监测方法及系统与流程
本技术涉及一种电力设备监测方法，尤其涉及一种基于声纹识别的电力设备在线监测方法和系统。
背景技术：
变压器(电抗器)运行状态监测方式主要有人工走查、传感器监测和计算机视觉三种方式；而对于变压器(电抗器)运行过程中产生的声音数据(包含运行状态、故障原因等声纹信息)，主要是巡检人员凭经验判断是否正常，缺少智能化的监测手段。主要存在以下几个方面的需求：
缺少变压器(电抗器)音频实时采集和传输的设备：目前变压器(电抗器)的监测主要是区域、温度监测、负载等方面的监测，缺少对变压器(电抗器)音频数据的采集和监测的设备；
变压器(电抗器)内部故障诊断的方式匮乏：当变压器(电抗器)出现放电、介质沸腾、绕组松动、铁芯松动等内部故障时，会伴随音频的变化，但是目前只能通过运维人员凭经验判断，存在主观经验错误和监测不及时等问题；
为了掌握变压器(电抗器)实时运行情况、及时发现故障设备，并做出科学的决策和处理，有必要研究一种无人值守的变压器(电抗器)音频监控新方法。
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
电力设备在带电运行过程中，会产生可以表征设备本身状态的特有的声音及振动，并且这个声音是该设备独有的，该声音还可以通过电声学仪器所测量和分析，因此我们称该声音携带的表征电力设备运行状态的特性为声纹及振动。利用这一特性，将被检测设备的检测声纹信息与正常的声纹信息进行对比可以预判设备的工作状况，实现在设备发生故障前提前预知和排除，避免因电力主设备的突然故障导致的异常电网断电而引发的损失。因此，提供一种更为不需要高压停电，方便，准确，的实时在线监测方法非常必要。
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。
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。
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