文档摘要：电力变压器振动声学信号中包含着丰富的运行信息,变压器经历特殊工况或故障后,声纹信号会发生变化.声纹作为一种新的感知手段,通过对变压器声纹信号开展在线监测,感知和分析运行状态,可以及时预警设备缺陷和隐患.本文针对数十种型号大型电力变压器进行现场声纹监测,建立基于特征融合和深度学习人工神经网络的声纹诊断方法,给出变压器非正常运行判据,并进行了实例验证.随着变压器声纹样本库的扩大和人工智能算法的成熟,基于声纹的电力变压器状态评价方法具备一定的实际应用价值.
Abstract：Thevibro-acousticsignalofthepowertransformercontainsawealthofoperat-inginformation.Afterthetransformerexperiencesspecialworkingconditionsorfailures,thevoiceprintsignalwillchange.Asanewsensingmethod,bymonitoringthevoiceprintsignalofthetransformeronline,sensingandanalyzingtheoperatingstatus,itcanearlywarnequipmentdefectsandhiddendangersintime.Thispaperconductson-sitevoiceprintmonitoringfordozensofmodelsoflargepowertransformers,establishesavoiceprintdiagnosismethodbasedonfeaturefusionanddeeplearningartificialneuralnetworks,providescriteriaforabnormaloperationoftransformers,andvalidatesthemwithexamples.Withtheexpansionofthetransformervoiceprintsamplelibraryandthema-turityofartificialintelligencealgorithms,thestateevaluationmethodofpowertrans-formersbasedonvoiceprinthascertainpracticalapplicationvalue.
作者：沈国堂 郭振宇 黄道均 胡坤 王福亮 张晨晨 Author：SHENGuotang GUOZhenyu HUANGDaojun HUKun WANGFuliang ZHANGChenchen
作者单位：国网安徽省电力有限公司超高压分公司,安徽合肥230022国网安徽省电力有限公司电力科学研究院,安徽合肥230022
刊名：变压器
Journal：Transformer
年，卷(期)：2024, 61(6)
分类号：TM411
关键词：声纹识别 特征融合 深度学习 神经网络
Keywords：Voiceprintrecognition Featurefusion Deeplearning Neuralnetwork
机标分类号：R573.1R-331TP391.41
在线出版日期：2024年7月11日
基金项目：基于特征提取和神经网络的电力变压器声纹诊断方法建立与应用[
期刊论文] 变压器--2024, 61(6)沈国堂 郭振宇 黄道均 胡坤 王福亮 张晨晨电力变压器振动声学信号中包含着丰富的运行信息,变压器经历特殊工况或故障后,声纹信号会发生变化.声纹作为一种新的感知手段,通过对变压器声纹信号开展在线监测,感知和分析运行状态,可以及时预警设备缺陷和隐患.本文针...参考文献和引证文献
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关键词：声纹识别,特征融合,深度学习,神经网络,
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