變電站電力設(shè)備的可聽聲信號中包含著豐富的振動、放電等信息,對電力設(shè)備聲音信號的定位及分析是實現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)評估及故障診斷的有效手段之一。針對變電站全站設(shè)備,實現(xiàn)對設(shè)備異常聲音信號的快速巡檢及定位可有效地提升設(shè)備故障檢測效率。為此基于非接觸式聲音傳感器陣列,從統(tǒng)計分析的角度出發(fā)提出了利用極大似然估計法對全站電力設(shè)備聲源進行定位的方法,并利用變異的粒子群優(yōu)化算法降低運算量,實現(xiàn)了低信噪比環(huán)境下的設(shè)備故障聲源高效精確定位。仿真分析及實驗室測試表明,所提出的設(shè)備異常聲源定位方法及系統(tǒng)在低信噪比環(huán)境中其定位誤差比MUSIC方法降低約30%,可快速、有效地定位設(shè)備異常聲源,為后續(xù)設(shè)備故障精確定位及診斷提供參考。

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【部分圖文】：

圖1傳感器均勻面陣模型

f=2c/，c為聲速，f為入射聲音信號的頻率，為入射聲音信號的波長；dx和dy分別為相鄰2個傳感器在x軸和y軸方向的間距。在圖1(b)中，子陣列1的方向向量為ax，其余子陣列需考慮y軸方向上的偏移，方向向量分別為

圖2MPSO-MLE算法流程圖

最終本文提出的基于MPSO-MLE可聽聲定位算法流程圖如圖2所示。3仿真研究與結(jié)果分析

圖3仿真聲音信號時域圖

對PSO算法進行參數(shù)設(shè)置，為提高算法的效率并保證算法的搜索能力，迭代次數(shù)取500，粒子數(shù)為20[22]，粒子維數(shù)是2，分別是聲音來源的方向角和俯仰角，適應(yīng)度函數(shù)為似然函數(shù)，變異信任度閾值設(shè)為0.45。根據(jù)式(20)和式(21)對粒子速度和位置進行更新，迭代得到變電站聲源方向角的估....

圖4不同信噪比的仿真定位結(jié)果

取信噪比為–10～10dB，運用蒙特卡洛統(tǒng)計處理方法在不同信噪比情況下分別進行50次仿真實驗，取定位結(jié)果的統(tǒng)計平均值，并按式(23)計算3種方法的定位結(jié)果誤差，各方法的定位結(jié)果如表1所示，繪制均方誤差曲線如圖6所示。圖5不同算法的適應(yīng)度曲線圖

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