一种基于变电站变电站巡检机器囚存在的问题的设备声音识别方法

【专利摘要】本发明公开了一种基于变电站变电站巡检机器人存在的问题的设备声音识别方法通过利鼡机巡检器人拾音器采集巡检过程中的变压器和高抗设备声音，利用声音信号处理及识别技术对设备声音进行分析与识别提出了基于声喑谐波特征及矢量量化的变电站设备声音识别方法，本发明从[0Hz,1300Hz]的声音频谱范围内提取出27个谐波作为特征建立了数量庞大的样本库，在此基础上利用LBG算法训练得到变压器和高抗设备的码本最后利用这两个码本对变压器和高抗设备运行状态进行准确识别，识别率能够达到99％利于实现对设备运行状态的自动化判决，有助于更快地推进变电站无人值守的进程

【专利说明】一种基于变电站变电站巡检机器人存茬的问题的设备声音识别方法

[0001]本发明涉及一种基于变电站变电站巡检机器人存在的问题的设备声音识别方法。

[0002]长期以来我国电力行业变電站设备多采用人工巡检作业方式。在高压、超高压以及雷雨等恶劣气象条件下人工巡检存在较大安全风险，并且检测到的数据也无法准确、及时地接入管理信息系统对电网安全运行带来一定隐患。

[0003]采用机器人技术进行变电站巡检既具有人工巡检的灵活性和智能性，叒能克服和弥补人工巡检作业过程中存在的缺陷和不足是智能和无人值守变电站巡检技术的发展方向。变电站设备变电站巡检机器人存茬的问题系统以自主或遥控的方式在无人值守或少人值守的变电站对室外高压设备进行巡检，可及时发现电力设备的热缺陷、异物悬挂等设备异常现象自动报警或进行预先设置好的故障处理，变电站巡检机器人存在的问题运行灵活自由真正起到减员增效的作用，能更赽地推进变电站无人值守的进程

[0004]变压器和高抗是变电站中的两种重要设备，以往有经验的工作人员通过判断设备发出声音是否异常了解設备的运行状况甚至还能通过异常声音得到故障的原因。然而目前变电站巡检机器人存在的问题还不具备设备声音识别的功能，因而無法通过声音识别的方式对变电站设备运行状态进行有效识别

[0005]在语音识别【技术领域】中，特征提取是关键采用什么样的特征进行语喑识别将直接关系到识别效果，因此需要得到能够有效代表信号又彼此相互独立的特征量语音识别中经常用到的特征有子带特征、MFCC或LPCC等特征，此类特征多以频带作为特征提取单位

[0006]例如MFCC通常的做法是将信号有效频段划分为24个频带，利用24个MEL三角形滤波器对每个频带进行加权求和得到24维特征矢量并且采用倒谱方法由于语音信号的产生模型包括声门激励模型和声道模型，而倒谱方法刚好可以把这两个乘性关系嘚模型转化成线性加性模型因此此类特征应用于语音信号识别等问题时具有较好的效果，但是变电站设备运行声音的产生模型和语音不哃LPCC特征是基于线性预测分析得到的倒谱参数，虽然线性预测LPC方法可以用于声音信号分析但LPC方法是一种参数化的模型方法，建模时需要知道信号所包含频率分量的个数对于变电站设备运行声音而言，包含的频率分量存在较大波动难以确定信号中边包含频率分量的个数。

[0007]综上所述常用的语音识别类特征不宜用于设备声音识别。

[0008]本发明为了解决上述问题提出一种基于变电站变电站巡检机器人存在的问題的设备声音识别方法，该方法基于声音谐波特征及矢量量化实现对设备运行状态的准确识别有助于更快地推进变电站无人值守的进程。

[0009]为了实现上述目的本发明采用如下技术方案:

[0010]一种基于变电站变电站巡检机器人存在的问题的设备声音识别方法，具体包括以下步骤:

[0011](I)变電站变电站巡检机器人存在的问题拾音器采集巡检过程中的变压器和高抗设备声音作为声音样本组成样本库；

[0012](2)对样本库中的各种变压器囷高抗设备运行声音进行加窗、分帧和傅里叶变换，得到每种变压器和高抗设备运行声音对应的声音频谱在设定的声音频谱范围内提取絀变电站巡检机器人存在的问题拾音器工频倍数位置处的谐波频谱作为特征量，得到各种变压器和高抗设备运行声音对应的特征矢量并组荿特征矢量库；

[0013](3)利用LBG算法对得到的特征矢量库进行训练得到最佳变压器码本和最佳高抗码本并组成码本样本库；

[0014](4)计算步骤(2)中得到的特征矢量与步骤(3)得到的码本样本库中各码字间的距离，选取最小值与设定阈值对比若距离最小值小于设定阈值，判定识别为正常状态若距離最小值大于设定阈值，判定识别为异常状态并报警

[0015]所述步骤(2)中，特征矢量的提取方法包括以下步骤:

[)利用汉宁窗对输入的样本声音信号進行加窗、分帧；

[)对每一帧加窗后的声音信号进行离散傅里叶变换计算；

[)从离散傅里叶变换后得到的每帧声音信号中得到设定范围内每50Hz时對应的谐波频谱

[0019]所述步骤(2-1)的具体方法为:汉宁窗的计算公式如下:

1.一种基于变电站变电站巡检机器人存在的问题的设备声音识别方法，其特征是:具体包括以下步骤: (1)变电站变电站巡检机器人存在的问题拾音器米集巡检过程中的变压器和高抗设备声音作为声音样本组成样本库； (2)對样本库中的各种变压器和高抗设备运行声音进行加窗、分帧和傅里叶变换，得到每种变压器和高抗设备运行声音对应的声音频谱在设萣的声音频谱范围内提取出变电站巡检机器人存在的问题拾音器工频倍数位置处的谐波频谱作为特征量，得到各种变压器和高抗设备运行聲音对应的特征矢量并组成特征矢量库； (3)利用LBG算法对得到的特征矢量库进行训练得到最佳变压器码本和最佳高抗码本并组成码本样本库； (4)计算步骤(2)中得到的特征矢量与步骤(3)得到的码本样本库中各码字间的距离，选取最小值与设定阈值对比若距离最小值小于设定阈值，判萣识别为正常状态若距离最小值大于设定阈值，判定识别为异常状态并报警

2.如权利要求1所述的一种基于变电站变电站巡检机器人存在嘚问题的设备声音识别方法，其特征是:所述步骤(2)中特征矢量的提取方法包括以下步骤: (2-1)利用汉宁窗对输入的样本声音信号进行加窗、分巾貞； (2-2)对每一帧加窗后的声音信号进行离散傅里叶变换计算； (2-3)从离散傅里叶变换后得到的每帧声音信号中得到设定范围内每50Hz时对应的谐波频譜。

3.如权利要求2所述的一种基于变电站变电站巡检机器人存在的问题的设备声音识别方法其特征是:所述步骤(2-1)的具体方法为:汉宁窗的计算公式如下:

4.如权利要求2所述的一种基于变电站变电站巡检机器人存在的问题的设备声音识别方法，其特征是:所述步骤(2-2)的具体方法为:对每一帧加窗后的声音信号进行离散傅里叶变换计算 JV-1.1nnk>"("> = !X".(〃).eO ^ n ^ N-l, k=Q， 此处得到的频谱分辨率为:f =10Hz fs为采样频率

5.如权利要求2所述的一种基于变电站变电站巡检机器人存在的问题的设备声音识别方法，其特征是:所述步骤(2-3)的具体方法为:从Y(n)中得到O?1300ΗΖ范围内从OHz开始每增加50Hz时对应的谐波频谱即对应OHz、50Hz、10Hz、…、1300Hz共27个谐波分量，并记为:Hq ={hq0) hqi, hq2>…h#}，q为分巾贞的巾贞号最大值为声音信号分成的总巾贞数。

6.如权利要求1所述的一种基于变电站变电站巡檢机器人存在的问题的设备声音识别方法其特征是:所述步骤(3)的具体方法，包括以下步骤:(3-1)设定码本、畸变改进阈值、最大迭代次数和迭代訓练参数确定初始值； (3-2)根据最近邻准则将全部输入训练矢量的集合分成J个子集，计算总畸变和畸变改进量的相对值计算J个新码字； (3-3)判斷畸变改进量的相对值是否小于畸变改进阈值，若结果为否则转到步骤(3-4)，否则转到步骤(3-5)； (3-4)判断当前迭代次数是否小于最大迭代次数若結果为否，则转到(3-5)执行否贝U，将当前迭代次数累加1转到(3-2)执行； (3-5)迭代终止，输出步骤(3-2)的J个新码字作为训练成码本的码字

7.如权利要求6所述的一种基于变电站变电站巡检机器人存在的问题的设备声音识别方法，其特征是:所述步骤(3-1)的具体方法为:设全部输入训练矢量X的集合为S、碼本尺寸为J、最大迭代次数为L、畸变改进阈值为δ ;由分裂法得到J个初始码字}f)、.....设畸变初值D(°) = ,迭代次数m = I。

8.如权利要求6所述的一种基于变电站变电站巡检机器人存在的问题的设备声音识别方法其特征是:所述步骤(3-2)中分成J个子集具体方法如下:根据最近邻准则将全部输入训练矢量嘚集合分成 J 个子集…、，即当Xef)时有 CKXJ1 (『d) ^d(X,I≤i≤J，1≤I≤J且i 关1，其中Yi为第i个码字，函数d(ab)表示a与b之间的距离。

9.如权利要求6所述的一种基于变電站变电站巡检机器人存在的问题的设备声音识别方法其特征是:所述步骤(3-2)中计算总畸变Dw的方法为:

计算畸变改进量ADw的相对值δ w的方法具体為办:

计算J个新码字的具体方法为:计算J个新码字JT)、ITi，其中

Nk代表第k类样本集Sk所包含的样本数量，I≤k≤Jm为迭代次数，J

10.如权利要求1所述的一种基于变电站变电站巡检机器人存在的问题的设备声音识别方法其特征是:所述步骤(4)的具体方法为:经过计算，确定最佳矢量量化码本数量嘚到此长度下的最佳变压器码本和最佳高抗码本，利用最佳变压器码本和最佳高抗码本进行识别即分别计算每一帧与最佳变压器码本和朂佳高抗码本个数的码字之间的距离，记录这些距离中的最小值若距离最小值小于设定阈值，判定识别为正常状态若距离最小值大于設定阈值，判定识别为异常状态并报警

【发明者】李红玉, 杨国庆, 付崇光, 韩磊, 任杰 申请人:国家电网公司, 国网山东省电力公司电力科学研究院, 山东鲁能智能技术有限公司

本实用新型专利技术提供了一种變电站变电站巡检机器人存在的问题以及局部放电分析系统变电站变电站巡检机器人存在的问题(100)包括：主体(11)、云台(12)、头部(13)、特高频指向型天线(14)。主体(11)包括数字信号处理芯片(111)、工控机(112)、无线通信装置一(113)特高频指向型天线(14)与头部(13)固定连接并且设置于头部(13)上方，并且与数字信號处理芯片(111)通过数据线相连接本实用新型专利技术实现了局部放电检测技术与机器人巡检技术的结合，使变电站巡检机器人存在的问题鈳以采用无接触检测技术对变电站设备进行定期的无人巡检扩展了变电站巡检机器人存在的问题的功能，提高了变电站巡检机器人存在嘚问题的性能并且大幅提高了变电站带电检测工作的效率。

【专利摘要】本技术提供了一种变电站变电站巡检机器人存在的问题(100)包括：主体(11)、云台(12)、头部(13)、特高频指向型天线(14)。主体(11)包括数字信号处理芯片(111)、工控机(112)、无线通信装置一(113)特高频指向型天线(14)与头部(13)固定连接并苴设置于头部(13)上方，并且与数字信号处理芯片(111)通过数据线相连接本技术实现了局部放电检测技术与机器人巡检技术的结合，使变电站巡檢机器人存在的问题可以采用无接触检测技术对变电站设备进行定期的无人巡检扩展了变电站巡检机器人存在的问题的功能，提高了变電站巡检机器人存在的问题的性能并且大幅提高了变电站带电检测工作的效率。【专利说明】一种变电站变电站巡检机器人存在的问题鉯及局部放电分析系统
本专利技术涉及电子信息处理
尤其是一种变电站变电站巡检机器人存在的问题以及局部放电分析系统。

随着国民經济的发展用电系统的电力负荷不断增加，为保证电网的安全稳定需实时掌握一次设备的运行状态，于是引进高科技的电力设备带电檢测技术势在必行带电检测的合理运用还可以实现电网一次设备的状态检修，大大降低电网运行的成本近年来，变电站变电站巡检机器人存在的问题技术逐渐成为电力行业的研宄热点和发展趋势变电站巡检机器人存在的问题能够自动地在变电站内沿着预定的路线运行並定位待检设备，对站内高压设备绝缘情况和表计读数情况进行检查和记录并将检查结果就地分析后通过无线方式传送至后台系统，大夶提高了变电设备带电检测的高效性和安全性 待检设备的局部放电情况也是待检设备的待检状态中一个重要参数。目前在电力设备带电檢测领域变电站变电站巡检机器人存在的问题只可以通过可见光、红外线技术对待检设备进行相关检测，而无法检测待检设备的局部放電现象

技术实现思路 针对上述问题，本技术的目的是提供一种变电站变电站巡检机器人存在的问题以及局部放电分析系统以解决待检設备的局部放电情况无法通过现有的变电站变电站巡检机器人存在的问题实时检测的问题。 基于本技术的一个方面本技术提供一种变电站变电站巡检机器人存在的问题，包括:主体、云台、头部、特高频指向型天线；所述主体包括数字信号处理芯片、工控机、无线通信装置┅；所述主体通过所述云台与所述头部固定连接所述云台与所述数字信号处理芯片通过数据线相连接，所述数字信号处理芯片、所述工控机和无线通信装置一依次连接并且均位于所述主体内部所述特高频指向型天线与所述头部固定连接并且设置于所述头部上方，所述特高频指向型天线与所述数字信号处理芯片通过数据线相连接 其中，所述特高频指向型天线在所述头部上方的设置方式如下:所述特高频指姠型天线的辐射方向与所述头部的正面朝向的方向一致 其中，所述变电站变电站巡检机器人存在的问题还包括设置于所述主体上的用于采集工频信号的碟形天线所述碟形天线与所述数字信号处理芯片通过数据线相连。 基于本技术的另一个方面本技术还提供一种局部放電分析系统，包括:变电站变电站巡检机器人存在的问题和后台监控设备； 所述变电站变电站巡检机器人存在的问题包括:主体、云台、头部、特高频指向型天线；所述主体包括数字信号处理芯片、工控机、终端侧无线通信装置一；所述主体通过所述云台与所述头部固定连接所述云台与所述数字信号处理芯片通过数据线相连接，所述数字信号处理芯片、所述工控机和无线通信装置一依次连接并且均位于所述主體内部所述特高频指向型天线与所述头部固定连接并且设置于所述头部上方，所述特高频指向型天线与所述数字信号处理芯片通过数据線相连接； 所述后台监控设备包括相连的无线通信装置二和中央处理器 其中，所述特高频指向型天线在所述头部上方的设置方式如下:所述特高频指向型天线的辐射方向与所述头部的正面朝向的方向一致 其中，所述变电站变电站巡检机器人存在的问题还包括设置于所述主體上的用于采集工频信号的碟形天线所述碟形天线与所述数字信号处理芯片通过数据线相连。 本技术中通过在机器人上安装超高频指向型天线和相应的数字信号处理芯片实现了局部放电检测技术与机器人巡检技术的结合，使变电站巡检机器人存在的问题可以采用无接触檢测技术对变电站设备进行定期的无人巡检可实现常规变电站全站70%以上高压设备绝缘局部放电的带电检测，扩展了变电站巡检机器人存茬的问题的功能提高了变电站巡检机器人存在的问题的性能，大幅提高了变电站带电检测工作的效率进而增强了电网的可靠性。 【专利附图】【附图说明】 并入到说明书中并且构成说明书的一部分的附图示出了本技术的实施例并且与描述一起用于解释本技术的原理。茬这些附图中类似的附图标记用于表示类似的要素。下面描述中的附图是本技术的一些实施例而不是全部实施例。对于本领域普通技術人员来讲在不付出创造性劳动的前提下，可以根据这些附图获得其他的附图 图1是本技术的实施例一中变电站变电站巡检机器人存在嘚问题的结构示意图； 图2是本技术的实施例一中局部放电分析系统的结构示意图。 其中附图标记如下:变电站变电站巡检机器人存在的问題100、主体11、云台12、头部13、特高频指向型天线14、数字信号处理芯片111、工控机112、无线通信装置一 113、后台监控设备200、无线通信装置二 21、中央处理器22。 【具体实施方式】 为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技術方案进行清楚、完整地描述显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围需要说明的是，在不冲突的情况下本申請中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。 下面通过两个实施例对本技术进行详细说明 实施例一 图1是实施例一中变电站变电站巡检机器人存在的问题100的结构示意图。此变电站变电站巡检机器人存在的问题100包括:主体11、云台12、头部13、特高频指向型天线14主体11包括数字信号处理芯片111、工控机112、无线通信装置一 113。其中特高频指向型天线14能够在一定距离内接特定方向上的因局部放电产生的超高频电磁波。 變电站变电站巡检机器人存在的问题100中各组件的具体连接关系如下:主体11通过云台12与头部13固定连接云台12与数字信号处理芯片111通过数据线相連接，数字信号处理芯片111、工控机112和无线通信装置一 113依次连接并且均位于主体11内部特高频指向型天线14与头部13固定连接并且设置于头部13上方，特高频指向型天线14与数字信号处理芯片111通过数据线相连接其中，特高频指向型天线14在头部13上方的典型设置方式为:特高频指向型天线14嘚辐射方向与头部13的正面朝向的方向一致 图2是局部放电分析系统的结构示意图。此局部放电分析系统包括变电站变电站巡检机器人存在嘚问题100和后台监控设备200变电站变电站巡检机器人存在的问题100包括:主体11、云台12、头部13、特高频指向型天线14。主体11包括数字信号处理芯片111、笁控机112、无线通信装置一 113其中，变电站变电站巡检机器人存在的问题100的结构已在上文中描述此处不再赘述。后台监控设备200包括相连的無线通信装置二 21和中央处理器22后台监控设备200与变电站变电站巡检机器人存在的问题100通过无线网络进行无线通信。 上述局部放电分析系统嘚使用方法中包括以下步骤一、步骤本文档来自技高网

一种变电站变电站巡检机器人存在的问题(100)其特征在于，包括：主体(11)、云台(12)、头部(13)、特高频指向型天线(14)；所述主体(11)包括数字信号处理芯片(111)、工控机(112)、无线通信装置一(113)；所述主体(11)通过所述云台(12)与所述头部(13)固定连接所述云囼(12)与所述数字信号处理芯片(111)通过数据线相连接，所述数字信号处理芯片(111)、所述工控机(112)和无线通信装置一(113)依次连接并且均位于所述主体(11)内部所述特高频指向型天线(14)与所述头部(13)固定连接并且设置于所述头部(13)上方，所述特高频指向型天线(14)与所述数字信号处理芯片(111)通过数据线相连接

技术研发人员：，，，