【摘要】：隨著我國電力事業(yè)的快速發(fā)展,開關(guān)柜的絕緣性能也接受了巨大的挑戰(zhàn),絕緣狀態(tài)的實時監(jiān)測方法引起人們的重視和思索。長久以來,我國電力部門使用定期維護,離線檢修等方法來避免絕緣事故,這對于依靠電力的企業(yè)以及地市險峻的地區(qū)尤為不便。最近一段時間出現(xiàn)了基于聲音識別的檢測方法。本文現(xiàn)場采集幾種典型開關(guān)柜絕緣部件的放電聲音,重點研究了短時能量、小波能量、線性預(yù)測倒譜系數(shù)及梅爾倒譜系數(shù)等特征及其提取方法,并通過深度學(xué)習(xí)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)對放電聲音進行識別。首先本文對采集到的開關(guān)柜放電聲音信號預(yù)處理。主要包括加重、分幀和加窗等。預(yù)加重能夠減小采集過程中放電聲音自身數(shù)量級差異,消除音量強弱差異對放電聲音質(zhì)量的影響,每個音段都能凸顯自身特征。分幀加窗能夠得到線性平穩(wěn)的放電聲音短時信號。其次,為了提高識別的準確率,需要建增加訓(xùn)練樣本的數(shù)量。本文實驗加入了自己錄制的模仿撞擊聲,現(xiàn)場錄制的背景雜音等作為干擾項。同時在放電發(fā)生時模擬真實環(huán)境,摻入背景噪聲,并通過本文提出的混疊聲音處理方法進行了準確的信號提取,提高整套系統(tǒng)的環(huán)境適應(yīng)性和穩(wěn)定性。然后針對預(yù)處理后的放電聲音信號,在特征提取階段,分別在時域和頻域上提取放電聲音的小波能量分布。根據(jù)每個節(jié)點能量的占比,確定小波能量的特征參數(shù)提取;通過使放電聲音信號抽樣值和線性預(yù)測算法結(jié)果值之間誤差的均方差達到最小值來求解預(yù)測系數(shù),該預(yù)測系數(shù)可以準確代表實際放電聲音,反應(yīng)真實聲音的信號特征;模擬人耳對聲音頻率感知的特性,利用濾波器將每幀聲音信號頻譜由線性頻域?qū)?yīng)到Mel頻域。然后對濾波器輸出的Mel頻譜進行對數(shù)變換,再通過離散余弦變換映射在倒譜域上,完成MFCC特征參數(shù)的提取。最后,根據(jù)對放電聲音提取的特征,基于深度學(xué)習(xí)理論完成放電聲音識別模型的搭建和訓(xùn)練。在訓(xùn)練階段,構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,考慮網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、卷積核大小等方面選擇合適的核函數(shù)類型,從而得到最佳的訓(xùn)練模型,完成對測試樣本所屬類別的確定。
【圖文】：

根據(jù)后面章節(jié)特征提取的需要及采集的聲音樣本特點，本文對放電聲音的預(yù)處理包括預(yù)加重、分幀加窗、濾波去噪以及混疊聲音提取四個步驟[36]。2.1 放電聲音樣本的采集實驗以HZTC-101-10kVA電氣控制臺以及YDJ-10kVA/100kV油浸式變壓器作為放電和控制電壓等級的的主要裝置，裝置如圖 2.1 所示。對于聲音的采集所使用的信號轉(zhuǎn)換設(shè)備為 SB1550 聲卡，使用麥克風(fēng)型號是 TCM370，如圖 2.2 所示。錄音軟件LabVIEW2012，32 位版本，在軟件中搭建聲音采集程序，如圖 2.3 所示。聲音樣本的格式為 wav 格式，采樣頻率為 96kHz，聲道配置為單聲道，每種類型的時長均在 20 秒左右�？紤]到在企業(yè)和實驗室進行試驗，對放電類型的判斷不是很準確，所以只是把采集到的聲音樣本按照不同的絕緣部件進行保存。后期通過電腦端 GoldWave552 來對長時間聲音樣本進行隨機分段。在分段時為了之后預(yù)處理的端點檢測，樣本音段前后都留有一定的空白。同時考慮到聲音具有短時平穩(wěn)的特性，而且快速傅里葉變換的采樣點數(shù)不能過大，所以將聲音段長度設(shè)置在 3 秒左右。

根據(jù)后面章節(jié)特征提取的需要及采集的聲音樣本特點，本文對放電聲音的預(yù)處理包括預(yù)加重、分幀加窗、濾波去噪以及混疊聲音提取四個步驟[36]。2.1 放電聲音樣本的采集實驗以HZTC-101-10kVA電氣控制臺以及YDJ-10kVA/100kV油浸式變壓器作為放電和控制電壓等級的的主要裝置，裝置如圖 2.1 所示。對于聲音的采集所使用的信號轉(zhuǎn)換設(shè)備為 SB1550 聲卡，使用麥克風(fēng)型號是 TCM370，，如圖 2.2 所示。錄音軟件LabVIEW2012，32 位版本，在軟件中搭建聲音采集程序，如圖 2.3 所示。聲音樣本的格式為 wav 格式，采樣頻率為 96kHz，聲道配置為單聲道，每種類型的時長均在 20 秒左右�？紤]到在企業(yè)和實驗室進行試驗，對放電類型的判斷不是很準確，所以只是把采集到的聲音樣本按照不同的絕緣部件進行保存。后期通過電腦端 GoldWave552 來對長時間聲音樣本進行隨機分段。在分段時為了之后預(yù)處理的端點檢測，樣本音段前后都留有一定的空白。同時考慮到聲音具有短時平穩(wěn)的特性，而且快速傅里葉變換的采樣點數(shù)不能過大，所以將聲音段長度設(shè)置在 3 秒左右。
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：TN912.34;TP181

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本文編號：2686719