高功率射频传输线监测方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种高功率射频传输线监测方法、装置及电子设备，先获取拾音器采集到的高功率射频传输线中的声音信号，再对获取的每个声音信号进行特征参数提取以得到每个声音信号的特征参数向量，之后通过预先训练的神经网络模型对每个声音信号的特征参数向量进行分类以得到每个声音信号的分类结果，最终基于全部声音信号的分类结果，确定高功率射频传输线的工作状态。采用本发明专利技术可以实现高功率射频传输线的工作状态监测，确保高功率射频传输线的安全稳定运行。的安全稳定运行。的安全稳定运行。

【技术实现步骤摘要】
高功率射频传输线监测方法、装置及电子设备


[0001]本专利技术涉及高功率射频
，尤其是涉及一种高功率射频传输线监测方法、装置及电子设备。

技术介绍

[0002]随着对核物质科学基础问题的深入研究，针对具体的物理问题，如核天体物理、高能量密度物理、原子核物理以及核子物理等方面，均对粒子加速器提出了向更高流强、更高功率方向发展的要求。高功率传输线作为高频功率源到负载（如超导腔）之间的纽带，其需要承载的功率等级越来越高，运行模式也越来越多，其工作状况及安全直接影响着全系统的正常运行。因此，高功率传输线系统的工作状态监测对整个加速器系统的正常运行维护显得尤为重要。
[0003]目前，各类加速器系统的传输线状态监测主要采用驻波比监测的方式来实现，当反射功率过大时系统将切断功率源输出以保护整个加速器的安全。然而，在加速器建设的初期，谐振腔需要长时间处于锻炼状态，此时谐振腔基本处于全反射，加速器系统传输线出现故障时，故障点引发的反射功率变化将“湮没”于全反射信号中，通过驻波比的监测将无法得到传输线的真实工作状态，此时的传输线实际上是处于监测盲本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高功率射频传输线监测方法，其特征在于，所述方法包括：获取拾音器采集到的高功率射频传输线中的声音信号；其中，所述拾音器紧密贴在所述高功率射频传输线的外壁上；对获取的每个声音信号进行特征参数提取，得到每个声音信号的特征参数向量；通过预先训练的神经网络模型对每个声音信号的特征参数向量进行分类，得到每个声音信号的分类结果；基于全部声音信号的分类结果，确定所述高功率射频传输线的工作状态。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分类结果为属于射频打火声或不属于射频打火声；基于全部声音信号的分类结果，确定所述高功率射频传输线的工作状态包括：若全部声音信号中存在属于射频打火声的声音信号，则将所述高功率射频传输线的工作状态确定为故障状态；若全部声音信号中不存在属于射频打火声的声音信号，则将所述高功率射频传输线的工作状态确定为正常状态。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征参数包括Mel倒谱系数、一阶Mel倒谱系数和二阶Mel倒谱系数；对获取的每个声音信号进行特征参数提取，得到每个声音信号的特征参数向量包括：对每个声音信号进行预处理，得到相应的多个声音样本；其中，所述预处理包括依次进行的预加重、分帧和加窗；对每个声音样本进行快速傅里叶变换，得到相应的初始频谱；通过Mel滤波器组对每个初始频谱进行Mel滤波，得到相应的Mel频谱；对每个声音信号的Mel频谱进行倒谱分析，得到每个声音信号的Mel倒谱系数向量。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，对每个声音信号的Mel频谱进行倒谱分析，得到每个声音信号的Mel倒谱系数向量包括：对每个声音信号的Mel频谱依次进行取对数和离散余弦变换，得到每个声音信号的Mel倒谱系数；对每个声音信号的Mel倒谱系数分别进行一阶差分和二阶差分，得到每个声音信号的一阶Mel倒谱系数和二阶Mel倒谱系数；基于每个声音信号的Mel倒谱系数、一阶Mel倒谱系数和二阶Mel倒谱系数，构建出每个声音信号的Mel倒谱系数向量。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过预先训练的神经网络模型对每个声音信号的特征参数...

【专利技术属性】
技术研发人员：曾凡剑，卢亮，马伟，
申请(专利权)人：深圳综合粒子设施研究院，
类型：发明
国别省市：