本发明专利技术公开了基于音频智能识别的环网柜智能化局放监测装置，其涉及基于音频智能识别的环网柜智能化局放监测装置，包括传感器模块和就地判别模块，传感器模块在监测环境下可以对可听声进行音频识别。就地判别模块对识别后的音频进行局部放电的判别。由音频智能识别的环网柜智能化局放监测装置可以准确的判断出设备是否存在较严重的局部放电。本发明专利技术监测的状态参量可代替配电网环网柜的人工日常检修，节省人力财力物力，同时所为设备计划检修提供依据。依据。依据。
【技术实现步骤摘要】
基于音频智能识别的智能化局放监测装置
[0001]本专利技术涉及电气设备高压绝缘领域，具体涉及基于音频智能识别的智能化局放监测装置。
技术介绍
[0002]在电力系统中，电力设备的状态跟电力系统的安全有直接关系。在电力设备产生的众多故障中，绝缘引起的故障所占的比例最大。目前判断绝缘状态主要根据绝缘介质在设备使用过程中的一些特征参数来进行判断，其中局部放电主要反映了绝缘介质的局部状况, 由局部放电引起的电气设备劣化大约占80％，因此如何及时发现电气设备中的局部放电具有重要的意义，在绝缘检测中具有不可替代的作用。
[0003]局部放电检测是以局部放电时产生的电光声等现象为依据的，能够通过描述这些现象的物理量来表征局部放电的状态，包括定位和放电程度。局部放电过程中会产生电脉冲、气体生成物、超声波、电磁辐射、光、局部过热以及产生能量损耗等现象，其相应的检测方法有脉冲电流法、气相色谱法、超声波法、超高频法、光测法等多种检测方法。目前超声波检测局部放电的研究工作主要集中在定位方面，原因是与电测法相比，超声波的传播速度慢，对检测系统的速度与精度要求较低，在利用超声波进行局部放电的放电量的大小确定和模式识别方面的工作相对较少，国内外对超声波法的研究并未取得突破性的进展，超声波法在实际应用中仍然存在着灵敏度低，容易受外界干扰的缺点。本专利技术在可听声范围内进行音频识别，可以实时对35KV以下的电气设备进行局放指示，定性判别设备是否存在较为严重的局部放电，可以为设备检修计划提供重要依据。
技术实现思路
[0004]本专利技术针对上述现有技术中存在的问题，提供了音频智能识别的智能化局放监测装置，通过实时对可听声的音频识别，实现对电气设备的局放判断，可靠性高。
[0005]为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：基于音频智能识别的智能化局放监测装置，其包括传感器模块和就地判别模块，其特征在于，所述传感器模块负责接收可听声范围内的音频，其中，所述的就地判别模块具备软件分析能力和工智能认知能力，以便实现不断自我修正完善。
[0006]进一步，作为优选，所述就地判别模块那能够给不断丰富音频样本数据，并更新样本，使得判断越来越准确。
[0007]进一步，作为优选，所述的就地判断模块具备音频识别功能，以便实时对传感器模块采集到的音频与设备里的样本进行对比识别。
[0008]进一步，作为优选，所述的就地判断模块根据传感器模块采集的音频数据，实时定性判断电气设备是否存在较严重的局部放电。
[0009]进一步，作为优选，所述智能化局放监测装置适用于35KV以下的电气设备，用以电气设备局放指示。
[0010]进一步，作为优选，所述就地判别模块采用STM32F407系列芯片。
[0011]进一步，作为优选，所述的就地判别模块至少依次包括数据接收、滤波单元、数据识别单元、策略分析单元和执行单元。
[0012]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0013]本专利技术安装方便，可直接应用于现有设备中，可持续带电在线监测判断。装置通过对可听声的音频识别，与装置中的音频样本进行对比，判断电气设备是否有较严重的局部放电。这些状态参量可以代替日常维保和检修，为维护提供了大量的数据支持，节省了人力财力物力，为设备计划检修提供依据。
附图说明
[0014]为了更清楚地说明本专利技术实例中技术方案，附图作简要介绍。
[0015]图1为基于音频智能识别的智能化局放监测装置的系统示意图。
[0016]图2为就地判断模块中软件处理框图。
具体实施方式
[0017]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，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，都属于本专利技术保护的范围。
[0018]本专利技术提供一种技术方案：基于音频智能识别的智能化局放监测装置，其包括传感器模块和就地判别模块，所述传感器模块与所述就地判别模块之间电路连接，用于通过传感器模块对可听声的音频识别后与装置中的音频样本进行对比，判断电气设备是否有较严重的局部放电。所述传感器模块用于负责接收可听声范围内的音频，所述的就地判别模块具备软件分析能力和工智能认知能力，以便实现不断自我修正完善。具体的，所述就地判别模块不仅能够给不断丰富音频样本数据，并更新样本，使得判断越来越准确且具备音频识别功能，以便实时对传感器模块采集到的音频与设备里的样本进行对比识别。所述的就地判断模块根据传感器模块采集的音频数据，实时定性判断电气设备是否存在较严重的局部放电。
[0019]参考附图1，该图示出了基于音频智能识别的智能化局放监测装置系统结构图，包括传感器和就地判断模块。传感器将采集到的可听声传给就地判别模块，由就地判别模块进行音频识别，并对设备局放进行定性判断。
[0020]在本市实施例中，就地判别模块采用STM32F407系列。SMT32F4系列运行速度快，功耗低，外设集成度高，兼容于STM32F2系列产品，便于用户扩展或升级产品来保持硬件的兼容能力。
[0021]参考附图2，该图示出了基于音频智能识别的智能化局放监测装置的软件设计图，包括音频数据接收、滤波、数据识别、策略分析和执行，所述音频数据接收、滤波、数据识别、策略分析和执行之间电路连。
[0022]在本市实施例中，音频接收主要接收由声传感器转化后的电信号。声传感器把接收到的声信号转化为电信号，实现一种形式的能量转换为另一种形式的能量。
[0023]滤波主要是滤除周围环境的噪声对局放音频的影响。在现实环境中存在机械振动产生的噪声、电晕产生的电脉冲干扰、电磁辐射干扰以及周围环境噪声，这些干扰都会影响局放的判别，因此必须对信号进行滤波。
[0024]数据识别是把采集到的音频信号与局放音频信号进行对比。判断可听声信号的频谱与局放音频信号频谱样本是否相匹配，所述局放音频频谱样本有多个局放数据的频谱，采集到的音频信号频谱与局放音频信号频谱相匹配时，确定与所述音频信号相匹配的局放音频信号频谱，并确定相对应的内容识别数据。
[0025]策略分析是对识别后的数据进行定性分析，确定局放的严重程度，对于当前的程度给出不同的策略。
[0026]本实施方案中，以出现局部放电现象作以说明。
[0027]在实时采集电气设备的音频信号时，常伴随着噪声。对音频信号进行分析，首先要对信号做预处理，将音频信号中的噪声滤掉，来提取有用成分。
[0028]本专利技术采用小波域阈值滤波算法，f
i
＝g
i
+ε
i
，i＝1,2
…
,N(N＝2
n
)。小波域阈值滤波算法中的硬阈值法滤波，对待测的含噪信号进行小波分析；除了低频率的频带外，将各高频带的系数作阈值处理，阈值大小为当小波分解系数小于阈值时，则置零，说明系数是噪声，本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于音频智能识别的智能化局放监测装置，其特征在于，其包括用于接收可听声范围内的音频的传感器模块和就地判别模块；所述就地判别模块与所述传感器模块电路连接用于根据传感器模块采集的音频数据，实时定性判断电气设备是否存在较严重的局部放电；所述的就地判别模块具备软件分析能力和工智能认知能力，以便实现不断自我修正完善。2.根据权利要求1所述的基于音频智能识别的智能化局放监测装置，其特征在于：所述就地判别模块那能够给不断丰富音频样本数据，并更新样本，使得判断越来越准确。3.根据权利要求2所述的基于音频智能识别的智能化...
【专利技术属性】
技术研发人员：王志伟，冯文诚，古珊珊，祖梦悦，宗梦然，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司商丘供电公司，
类型：发明
国别省市：
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