本说明书实施例提供了电力设备运行状态识别方法、装置和电力巡检机器人。所述方法包括，采集待识别电力设备的声信号；将所述声信号转换为频域信号；根据所述频域信号建立Hankel矩阵；分解所述Hankel矩阵生成所述声信号的特征值矩阵和特征向量矩阵；将所述特征值矩阵或特征向量矩阵与相应的参考矩阵进行对比分析，根据对比分析结果识别所述电力设备的运行状态。所述参考矩阵包括：根据所述电力设备在正常运行状态下的声信号获取的相应的特征值矩阵或特征向量矩阵。本说明书实施例实现了可靠识别电力设备运行状态的目的。了可靠识别电力设备运行状态的目的。了可靠识别电力设备运行状态的目的。
【技术实现步骤摘要】
一种电力设备运行状态识别方法、装置和电力巡检机器人
[0001]本说明书实施例涉及电力设备状态识别
，更具体的，涉及一种电力设备运行状态识别方法、装置和电力巡检机器人。
技术介绍
[0002]电力设备运行过程中会产生声信号，产生的声信号的特征和电力设备的运行状态有关。因此，所述声信号可以作为识别电力设备运行状态的依据，从而实现电力设备的故障诊断。
[0003]现有技术中常采用巡检机器人对电力设备的运行状态进行识别。所述巡检机器人可以采集电力设备的声信号，根据声信号幅值来识别设备运行状态，但是对电力设备运行状态的识别可靠性较低。
技术实现思路
[0004]本说明书实施例提供一种电力设备运行状态识别方法、装置和电力巡检机器人，以可靠识别电力设备运行状态。
[0005]为实现上述目的，本说明书实施例提供了一种电力设备运行状态识别方法，包括，采集待识别电力设备的声信号；将所述声信号转换为频域信号；根据所述频域信号建立Hankel矩阵；分解所述Hankel矩阵生成所述声信号的特征值矩阵和特征向量矩阵；将所述特征值矩阵或特征向量矩阵与相应的参考矩阵进行对比分析，根据对比分析结果识别所述电力设备的运行状态；其中，所述参考矩阵包括：根据所述电力设备在正常运行状态下的声信号获取的相应的特征值矩阵或特征向量矩阵。
[0006]为实现上述目的，本说明书实施例还提供了一种电力设备运行状态识别装置，包括，音频采集模块，用于采集待识别电力设备的声信号；数据处理模块，用于将所述声信号转换为频域信号，根据所述频域信号建立Hankel矩阵，并分解所述Hankel矩阵生成所述声信号的特征值矩阵和特征向量矩阵；监控终端，用于将所述特征值矩阵或特征向量矩阵与相应的参考矩阵进行对比分析，根据对比分析结果识别所述电力设备的运行状态；其中，所述参考矩阵包括：根据所述电力设备在正常运行状态下的声信号获取的相应的特征值矩阵或特征向量矩阵。
[0007]为实现上述目的，本说明书实施例还提供了一种电力巡检机器人，包括，音频采集模块，用于采集待识别电力设备的声信号；数据处理模块，用于将所述声信号转换为频域信号，根据所述频域信号建立Hankel矩阵，并分解所述Hankel矩阵生成所述声信号的特征值矩阵和特征向量矩阵；通讯模块，用于将所述声信号的特征值矩阵和特征向量矩阵通过机器人通讯平台发送至监控终端，以使所述监控终端对所述特征值矩阵或特征向量矩阵与相应的参考矩阵进行对比分析，根据对比分析结果识别所述电力设备的运行状态；其中，所述参考矩阵包括：根据所述电力设备在正常运行状态下的声信号获取的相应的特征值矩阵或特征向量矩阵。
[0008]由上可见，在本说明书实施例中，将采集待识别电力设备的声信号转换为频域信号，根据所述频域信号建立Hankel矩阵；分解所述Hankel矩阵生成所述声信号的特征值矩阵和特征向量矩阵，将所述特征值矩阵或特征向量矩阵与相应的参考矩阵进行对比分析，根据对比分析结果可靠识别所述电力设备的运行状态。
附图说明
[0009]为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0010]图1为本说明书实施例中电力设备运行状态识别装置的示意图；
[0011]图2为本说明书实施例中电力设备运行状态识别方法的流程图；
[0012]图3为本说明书实施例中气体绝缘组合电气设备正常状态的Hankel矩阵和特征向量矩阵图谱的示意图；
[0013]图4为本说明书实施例中气体绝缘组合电气设备屏蔽罩松动故障状态的Hankel矩阵和特征向量矩阵图谱的示意图；
[0014]图5为本说明书实施例中异常程度随样本序号变化的示意图；
[0015]图6为本说明书实施例中电力巡检机器人的示意图；
[0016]图7为本说明书实施例中建立Hankel矩阵的示意图。
具体实施方式
[0017]下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书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说明书一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本说明书实施例保护的范围。
[0018]实施例一：
[0019]本说明书实施例提供一种电力设备运行状态识别装置。请参阅图1所示。所述电力设备运行状态识别装置可以包括音频采集模块11、数据处理模块12、监控终端13。
[0020]具体的，所述音频采集模块11可以采集待识别电力设备的声信号。所述音频采集模块11可以包括传声器阵列。所述音频采集模块11可以向数据处理模块发送采集的声信号。
[0021]所述数据处理模块12可以接收声信号。所述数据处理模块12可以将所述声信号转换为频域信号。数据处理模块12可以根据所述频域信号建立Hankel矩阵，并分解所述Hankel矩阵生成所述声信号的特征值矩阵和特征向量矩阵。
[0022]在一些实施例中，所述数据处理模块12可以采用傅里叶变换法将所述声信号转换为频域信号。
[0023]进一步的，所述数据处理模块12可以在根据所述频域信号建立Hankel矩阵之前，对所述频域信号进行去冗余处理，包括去除频域信号中冗余的对称分量。
[0024]在一些实施例中，所述监控终端13可以将所述特征值矩阵或特征向量矩阵与相应
的参考矩阵进行对比分析，根据对比分析结果识别所述电力设备的运行状态；其中，所述参考矩阵包括：根据所述电力设备在正常运行状态下的声信号获取的相应的特征值矩阵或特征向量矩阵。
[0025]进一步的，所述监控终端13可以预设阀值。所述监控终端可以计算所述特征值矩阵或特征向量矩阵与相应的参考矩阵的差值，并求所述差值的Frobeniu范数，获取两者之间的异常程度。若所述异常程度不大于设定阈值，则所述电力设备的运行状态正常；否则，所述电力设备的运行状态异常。
[0026]进一步的，所述监控终端13还可以显示电力设备状态识别结果并进行状态预警。
[0027]在一些实施例中，所述电力设备运行状态识别装置还可以包括通讯模块14和机器人通讯平台15。
[0028]具体的，所述通讯模块14可以用于接收所述数据处理模块传送的所述声信号的特征值矩阵和特征向量矩阵。所述机器人通讯平台15可以用于通过通讯模块获取所述声信号的特征值矩阵和特征向量矩阵，并将所述声信号的特征值矩阵和特征向量矩阵传送至所述监控终端。
[0029]所述监控终端13可以接收机器人通讯平台15发来的特征值矩阵和特征向量矩阵。
[0030]在一些实施例中，为了对所述装置进行供电，减少与电力巡检机器人的结合难度，所述电力设备运行状态识别装置还包括电源模块16。
...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种电力设备运行状态识别方法，其特征在于，所述方法包括：采集待识别电力设备的声信号；将所述声信号转换为频域信号；根据所述频域信号建立Hankel矩阵；分解所述Hankel矩阵生成所述声信号的特征值矩阵和特征向量矩阵；将所述特征值矩阵或特征向量矩阵与相应的参考矩阵进行对比分析，根据对比分析结果识别所述电力设备的运行状态；其中，所述参考矩阵包括：根据所述电力设备在正常运行状态下的声信号获取的相应的特征值矩阵或特征向量矩阵。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，采用傅里叶变换法将所述声信号转换为频域信号。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，根据所述频域信号建立Hankel矩阵之前，对所述频域信号进行去冗余处理，包括去除频域信号中冗余的对称分量。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述特征值矩阵或特征向量矩阵与相应的参考矩阵进行对比分析，根据对比分析结果识别所述电力设备的运行状态的方法包括：计算所述特征值矩阵或特征向量矩阵与相应的参考矩阵的差值，并求所述差值的Frobenius范数，获取两者之间的异常程度；若所述异常程度不大于设定阈值，则所述电力设备的运行状态正常；否则，所述电力设备的运行状态异常。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述Hankel矩阵H采用下述公式表示：式中：H
t
为根据所述声信号随机划分的片段建立的Hankel矩阵；M为所述声信号随机划分的片段数；所述Hankel矩阵H满足：式中：Λ、Γ、Γ
′
为特征值矩阵、特征向量矩阵、特征向量矩阵的逆矩阵。6.一种电力设备运行状态识别装置，其特征在于，所述装置包括：音频采集模块，用于采集待识别电力设...
【专利技术属性】
技术研发人员：马径坦，赵科，李洪涛，杨景刚，孙蓉，刘建军，高山，陈少波，李玉杰，刘咏飞，肖焓艳，庄添鑫，徐阳，张照辉，秦剑华，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司江苏省电力试验研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。