基于音频识别的无人值守变电站设备在线监测(3)

　　3.1实验设备介绍
　　无人值守变电站的音频监控系统已在河南省信阳供电公司220kV沙港集控中心和110kV工业城变电站试运行，且沙港集控中心离工业城变电站相距50km.系统设备包括：集控站主机1台、变电站主机2台、数据采集器8个，还有端子箱、配电箱、交换机、通讯电缆等.集控站主机设在信阳供电公司220kV沙港集控中心，其余主要设备安装在信阳供电公司110kV工业城变电站.到目前为止，音频监控系统性能稳定、运行良好，其安装现场如图7所示.
　　由图13可知，变压器音频信号的频率主要集中在50～500Hz，主要原因是变压器铁心振动产生的声音集中在5个频率范围.实验表明：不同运行状态下的音频信号，幅频图的频率峰值和幅度明显不同，所以有必要根据这个特点设置MFCC计算的初始条件，提取稳定可靠的音频信号特征作为识别的根据.
　　3.2.2变压器音频信号特征提取
　　利用Matlab计算主变压器音频数据的MFCC特征参数，结果如图14所示.
　　当变压器处于同一工作状态时，其声音具有持续稳定的不变性，而且不同时期获得同一状态的MFCC特征曲线具有相似性，如图15所示.
　　3.2.3正弦基神经网络识别分类
　　选取前面所述变压器5种状态下的音频数据各2000组共10000组（采样频率为8kHz）.首先从每种状态中随机抽取1500组共7500组进行神经网络训练，将每种状态剩下的500组特征向量作为测试数据，进行正弦基神经网络识别测试，得到变压器各种状态的正确识别率如表1所示.
　　4结论
　　监听电气设备运行时发出的声音信号能有效发现设备异常情况，及时采取措施隔离和消除故障，避免事态扩大.本文提出一种利用神经网络准确识别音频特征、判断设备故障类型的方法，从根本上改进了传统人工监听设备、判断故障的方法，提高了电气设备故障检测水平，丰富了无人值守变电站的设备在线监测和检修技术，在未来的智能电网建设中具有重要的应用价值.
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