一种基于互相关分析的变压器声纹成像方法和系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于互相关分析的变压器声纹成像方法和系统，所述方法包括：采集声纹信号数据，对变压器声纹信号和采集环境进行分析建模；通过频谱分析，选择变压器滤波方式和关注频段，对采集的声纹信号数据进行滤波与频段数据离散；对离散的数据进行互相关信号对比分析，获取描述不同传感器接收数据的相关性水平矩阵；基于相关性水平矩阵进行相关性水平运算，并从相对大小补偿、权系数调整和方向性增强优化相关性水平运算过程，得到改进后的相关性水平矩阵；根据改进后的相关性水平矩阵进行变压器声纹成像，实现基于声纹的变压器声源模拟定位。本发明专利技术提高了声源定位和声纹成像的精度，为具体直观化进行变压器监测提供了基础。础。础。

【技术实现步骤摘要】
一种基于互相关分析的变压器声纹成像方法和系统


[0001]本专利技术属于变压器故障诊断
，涉及一种基于互相关分析的变压器声纹成像方法和系统。

技术介绍

[0002]变压器是电力电网中最为关键的设备之一，其承担了电压、电流及阻抗变换，隔离稳压以及调相配电等重要任务。随着电力系统的快速发展，目前现代电力系统正向以大电网、机组、容量，超高压、小型、紧凑化、自动化为特点的方向发展。与此同时，变压器作为最常见的一次设备，伴随电网优化任务，必然在中小型或大型电网中都对其稳定运行有着高度要求，因此，为有效确保电力系统稳定，需要对变压器进行巡检工作。
[0003]在变压器的运行过程中，不可避免地会出现各类的故障异常，例如，由于使用年限过久而导致变压器绝缘、散热异常；长期受电磁力影响产生如铁心、绕组松动，零件曲翘、鼓包以及错位等机械故障；以及实际运行过程中发生的一些短路故障。在传统的变压器故障诊断中，主要采用继电保护、气体三比值法、短路阻抗、频响分析等，据统计，配电网90％的事故与变配电变压器有关，然而传统方法在变压器监测角度效率较低且依赖人工，相较而言，声纹诊断则具有采样方便、远程智能等优势，可以方便地根据信号特征变化判断是否存在故障隐患。
[0004]目前，就利用声纹特征进行变压器故障诊断方面的研究相对较少，徐明在变压器声纹监测诊断中综合研究了一套声纹监测方法、装置、设备及存储介质方案。曹浩等人则提出过基于变压器声纹监测装置的现场校验方法，有助于准确可靠地对监测结果进行校验分析。但这些研究都将重点放在声信号特征提取、分析和后期诊断监测上，没有考虑一种更加直观的声纹表现方式。

技术实现思路

[0005]为解决现有技术中存在的不足，本专利技术的目的在于，提供一种基于互相关分析的变压器声纹成像方法和系统，对多个声源中，某一声源传播到各接收端口并被采集的信号进行对比的分析，通过多端口变压器声纹采集、声信号滤波降噪及互相关信号对比分析等步骤，获取描述不同信号接收端数据的相关性水平矩阵，进一步根据可能出现的方向和信号特征设置权值系数，从而达到提高矩阵表征准确度的目的，并最终利用相关性结果实现成像的任务。
[0006]为了实现上述目标，本专利技术采用如下技术方案：
[0007]一种基于互相关分析的变压器声纹成像方法，所述方法包括以下步骤：
[0008]步骤1：采集声纹信号数据，对变压器声纹信号和采集环境进行分析建模；
[0009]步骤2：通过频谱分析，选择变压器滤波方式和关注频段，对采集的声纹信号数据进行滤波与不同频段数据离散化；
[0010]步骤3：对离散的数据进行互相关信号对比分析，获取描述不同传感器接收数据的
相关性水平矩阵；
[0011]步骤4：基于相关性水平矩阵进行相关性水平运算，并从相对大小补偿、权系数调整和方向性增强优化相关性水平运算过程，得到改进后的相关性水平矩阵；
[0012]步骤5：根据改进后的相关性水平矩阵进行变压器声纹成像，实现基于声纹的变压器声源模拟定位。
[0013]本专利技术进一步包括以下优选方案：
[0014]优选地，步骤1中，对N个各异声源点发出的信号，位于k的传感器接收到的信号由下式决定：
[0015][0016]其中，λ
ik
为第i个声源点到第k个传感器产生的声能量损耗；
[0017]τ
ik
为第i个声源点信号到第k个传感器所需要的传播时间；
[0018]X
i
(t+τ
ik
)为第i个声源点发出的声信号被第k个传感器接收到的信号；
[0019]Y
i
(t+τ
ik
)为第i个声源点发出的声信号被第k个传感器接收到的信号；
[0020]ω
ik
为第i个声源点信号和第k个声传感器指向性损失或增强系数；
[0021]ε为干扰项。
[0022]优选地，步骤2中，采用多带通、带阻滤波器和EMD模态分解的方式进行滤波及不同频段数据离散化。
[0023]优选地，步骤3具体包括：
[0024]步骤3.1：从N个传感器构成的信号集合中抽取两组长度为M的采集信号，并提取其中频率为f的成分写成离散数组形式；
[0025]步骤3.2：建立表征离散数组相关性的指标；
[0026]步骤3.3：基于离散数组形式和所述指标，根据TDOA运算获得相关水平矩阵。
[0027]优选地，步骤3.1中，从N个传感器构成的信号集合中抽取两组长度为M的采集信号，并提取其中频率为f的成分写成离散数组形式：
[0028][0029][0030]其中，分别记为信号1、信号2；
[0031]x1(0),x1(1),x1(2)...x1(M)分别表示信号1中每个信号采集点大小；
[0032]x2(0),x2(1),x2(2)...x2(M)分别表示信号2中每个信号采集点大小；
[0033]M为选择的采集信号长度，即总点数。
[0034]优选地，步骤3.2中，建立表征离散数组相关性的指标：
[0035][0036]其中，U
12
(μ)表示信号1、2间在时延为μ下的相关性大小；
[0037]x1(i)、x2(i)表示信号1、2在第i点的采集点大小；
[0038]x1(i
‑
μ)、x2(i+μ)表示信号1、2在原始信号基础上时延μ后的采集点大小。
[0039]优选地，步骤3.3中，首先根据相关性指标选取信号1为基本号组V1，并将信号2通过补0构建成M*M维矩阵V2，其次构建形式如下以下运算矩阵：
[0040][0041]对于E1，E2有以下要求以保证参数利用率足够，令E＝E1+E2：
[0042]当E中元素每行只存在两个1其余元素为0且E满秩；
[0043]并根据式(9)、(10)构建V1，V2：
[0044][0045]进而信号1、信号2的相关水平矩阵表示为：
[0046]U
12
＝(V1·
E1)
·
(E2·
V2)
T
＝{U
12
(1),U
12
(2)...U
12
(M
‑
1)}
ꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀꢀ
(14)。
[0047]优选地，步骤4中，所述相对大小补偿具体为：用声源位置和传感器间的相互系数表征信号衰减的补偿，在远场情况下为1；
[0048]所述权系数调整具体为：引用可调参的三次插值函数来进行相关水平矩阵计算；
[0049]所述方向性增强具体为：对指定方向敏感的麦克风组在声源定位上设置更高权重。
[0050]优选地，所述可调参的三次插值函数为：
[0051][0052]上式，ξ为保证n在自变量范围边界取值的常参数；
[005本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于互相关分析的变压器声纹成像方法，其特征在于：所述方法包括以下步骤：步骤1：采集声纹信号数据，对变压器声纹信号和采集环境进行分析建模；步骤2：通过频谱分析，选择变压器滤波方式和关注频段，对采集的声纹信号数据进行滤波与不同频段数据离散化；步骤3：对离散的数据进行互相关信号对比分析，获取描述不同传感器接收数据的相关性水平矩阵；步骤4：基于相关性水平矩阵进行相关性水平运算，并从相对大小补偿、权系数调整和方向性增强优化相关性水平运算过程，得到改进后的相关性水平矩阵；步骤5：根据改进后的相关性水平矩阵进行变压器声纹成像，实现基于声纹的变压器声源模拟定位。2.根据权利要求1所述的一种基于互相关分析的变压器声纹成像方法，其特征在于：步骤1中，对N个各异声源点发出的信号，位于k的传感器接收到的信号由下式决定：其中，λ
ik
为第i个声源点到第k个传感器产生的声能量损耗；τ
ik
为第i个声源点信号到第k个传感器所需要的传播时间；X
i
(t+τ
ik
)为第i个声源点发出的声信号被第k个传感器接收到的信号；Y
i
(t+τ
ik
)为第i个声源点发出的声信号被第k个传感器接收到的信号；ω
ik
为第i个声源点信号和第k个声传感器指向性损失或增强系数；ε为干扰项，t为时间。3.根据权利要求1所述的一种基于互相关分析的变压器声纹成像方法，其特征在于：步骤2中，采用多带通、带阻滤波器和EMD模态分解的方式进行滤波及不同频段数据离散化。4.根据权利要求1所述的一种基于互相关分析的变压器声纹成像方法，其特征在于：步骤3具体包括：步骤3.1：从N个传感器构成的信号集合中抽取两组长度为M的采集信号，并提取其中频率为f的成分写成离散数组形式；步骤3.2：建立表征离散数组相关性的指标；步骤3.3：基于离散数组形式和所述指标，根据TDOA运算获得相关水平矩阵。5.根据权利要求4所述的一种基于互相关分析的变压器声纹成像方法，其特征在于：步骤3.1中，从N个传感器构成的信号集合中抽取两组长度为M的采集信号，并提取其中频率为f的成分写成离散数组形式：频率为f的成分写成离散数组形式：其中，分别记为信号1、信号2；x1(0),x1(1),x1(2)...x1(M)分别表示信号1中每个信号采集点大小；
x2(0),x2(1),x2(2)...x2(M)分别表示信号2中每个信号采集点大小；M为选择的采集信号长度，即总点数。6.根据权利要求5所述的一种基于互相关分析的变压器声纹成像方法，其特征在于：步骤3.2中，建立表征离散数组相关性的指标：其中，U
12
(μ)表示信号1、2间在时延为μ下的相关性大小；x1(i)、x2(i)表示信号1、2在第i点的采集点大小；x1(i
‑
μ)、x2(i+μ)表示信号1、2在原始信号基础上时延μ后的采集点大小。7.根据权利要求6所述的一种基于互相关分析的变压器声纹成像方法，其特征在于：步骤3.3中，首先根据相关性指标选取信号1为基本号组V1，并将信号2通过补0构建成M*M维矩阵V2，其次构建形式如下以下运算矩阵：对于E1，E2有以下要求以保证参数利用率足够，令E＝E1+E2：当E中元素每行只存在两个1...

【专利技术属性】
技术研发人员：何萍，李勇，许洪华，朱雷，陈寿龙，尹来宾，张勇，许自强，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司南京供电分公司，
类型：发明
国别省市：