機(jī)械故障是GIS常見的故障,若不及時(shí)發(fā)現(xiàn)會(huì)造成分合閘失誤等重大安全隱患。文中提出了一種用于GIS機(jī)械故障在線監(jiān)測(cè)的基于改進(jìn)梅爾倒譜系數(shù)診斷方法。首先對(duì)預(yù)處理后的聲音信號(hào)提取MFCC;為適應(yīng)GIS運(yùn)行聲音能量變化平緩的特點(diǎn),對(duì)MFCC進(jìn)行優(yōu)化得到改進(jìn)特征;引入SVM構(gòu)建基于聲學(xué)的GIS機(jī)械故障診斷模型,并采用袋裝算法對(duì)SVM模型進(jìn)行集成。本研究通過在真型GIS上模擬機(jī)械故障,獲取真實(shí)的故障聲音信號(hào)進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,改進(jìn)MFCC相較于傳統(tǒng)MFCC在GIS故障聲音識(shí)別系統(tǒng)中有著更高的識(shí)別精度。并且對(duì)比傳統(tǒng)MFCC特征,改進(jìn)的特征在噪聲條件下也有更好的表現(xiàn),尤其在信噪比低時(shí),F1分?jǐn)?shù)提升幅度可以達(dá)到30%左右。 

【文章來源】：高壓電器. 2020,56(09)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

說話人識(shí)別流程圖

聲音信號(hào)預(yù)處理過程包括預(yù)加重、分幀加窗、靜音檢測(cè)等計(jì)算步驟，見圖2。預(yù)加重指的是將聲音信號(hào)的高頻部分加重，用來增強(qiáng)聲音的高頻分辨率[11]。一般的方法是讓聲音信號(hào)x(n)通過一個(gè)高通濾波器

特征提取的目的是從聲音信號(hào)中提取出對(duì)聲音識(shí)別有用的信息，形成該信號(hào)的聲學(xué)特征向量。傳統(tǒng)的信號(hào)分析方法主要集中在時(shí)域和頻域，易受環(huán)境噪音的干擾。人的耳朵能夠在嘈雜的環(huán)境噪音中聽到語音信號(hào)，這是因?yàn)槿硕幕A(chǔ)膜會(huì)對(duì)外來信號(hào)產(chǎn)生調(diào)節(jié)作用，不同頻率的信號(hào)會(huì)引起基礎(chǔ)膜上不同位置的振動(dòng)。梅爾倒譜系數(shù)(mel-frequency cepstral coefficients,MFCC)就是利用一系列不同權(quán)重的帶通濾波器組來模仿人耳基礎(chǔ)膜的調(diào)節(jié)作用[13]，對(duì)頻譜進(jìn)行非線性化處理，降低干擾頻段的比重，由此減少噪音的影響[14]。MFCC計(jì)算過程見圖3。具體步驟如下：

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號(hào)：3115376