本发明专利技术实施例提供一种变压器噪声预测方法，方法包括：获取目标变压器的自身参数、环境参数以及历史噪声数据；基于所述自身参数、所述环境参数以及所述历史噪声数据对所述目标变压器的噪声进行预测，得到所述目标变压器的噪声预测结果。可以根据目标变压器的自身参数、环境参数以及历史噪声数据，在多个维度下对目标变压器的噪声进行预测，得到多个维度下的噪声预测结果，除目标变压器的自身参数外，还考虑了环境参数以及历史噪声数据，从而提高噪声预测结果的准确性。噪声预测结果的准确性。噪声预测结果的准确性。
【技术实现步骤摘要】
变压器噪声预测方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及变压器噪声预测方法
，尤其涉及一种变压器噪声预测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]变压器是电力系统中的重要组成部分，变压器在运行过程中会通过传播介质向四周发射出噪声，变压器的噪声不但污染环境，危害人类身体健康，影响设备正常运行。噪声对人的危害很大，尤其是变压器产生的低频噪声，会对人体产生损伤，容易使人烦躁、易怒，有时甚至失去理智，长期受袭扰的话，还可能造成神经衰弱、失眠等神经系统疾病，如果孕妇长期处于低频噪声中也会影响到腹中胎儿的发育。在对变压器的噪声进行检测时，往往是在变压器上安装声音传感器来采集变压器的声音信号，根据声音信息来进行噪声评估，但这种变压器噪声检测方法中，声音传感器会受周围环境影响，导致采集到的声音信号不准确，进而使得检测到变压器噪声不够准确。
技术实现思路
[0003]本专利技术实施例提供一种变压器噪声预测方法，旨在解决现有变压器噪声检测方法中，声音传感器会受周围环境影响，导致采集到的声音信号不准确，进而使得检测到变压器噪声不够准确的问题。可以根据目标变压器的自身参数、环境参数以及历史噪声数据，在多个维度下对目标变压器的噪声进行预测，得到多个维度下的噪声预测结果，除目标变压器的自身参数外，还考虑了环境参数以及历史噪声数据，从而提高噪声预测结果的准确性。
[0004]第一方面，本专利技术实施例提供一种变压器噪声预测方法，所述方法包括：
[0005]获取目标变压器的自身参数、环境参数以及历史噪声数据；
[0006]基于所述自身参数、所述环境参数以及所述历史噪声数据对所述目标变压器的噪声进行预测，得到所述目标变压器的噪声预测结果。
[0007]可选的，所述自身参数包括所述目标变压器的形状参数以及内部参数，所述基于所述自身参数、所述环境参数以及所述历史噪声数据对所述目标变压器的噪声进行预测，得到所述目标变压器的噪声预测结果，包括：
[0008]根据所述形状参数以及所述内部参数确定候选噪声预测模型，所述候选噪声预测模型基于对时序预测模型进行训练处理得到；
[0009]基于所述环境参数在所述候选噪声预测模型中确定目标噪声预测模型；
[0010]通过所述目标噪声预测模型对所述历史噪声数据进行预测处理，得到所述目标变压器的噪声预测结果。
[0011]可选的，所述环境参数包括静态环境参数与动态环境参数，所述基于所述环境参数在所述候选噪声预测模型中确定目标噪声预测模型，包括：
[0012]基于所述静态环境参数在所述噪声预测模型中确定出待调整的噪声预测模型；
[0013]基于所述动态环境参数对所述待调整的噪声预测模型进行参数调整，得到目标噪
声预测模型。
[0014]可选的，在所述基于所述动态环境参数对所述待调整的噪声预测模型进行参数调整，得到目标噪声预测模型之前，所述方法还包括：
[0015]对目标区域进行监测，得到目标区域的监测图像，所述目标区域根据所述目标变压器的理论噪声辐射范围进行确定；
[0016]对所述监测图像中的生物进行行为识别处理，得到所述目标区域内生物的行为识别结果；
[0017]基于所述行为识别结果确定所述目标变压器的动态环境参数。
[0018]可选的，在所述基于所述动态环境参数对所述待调整的噪声预测模型进行参数调整，得到目标噪声预测模型之前，所述方法还包括：
[0019]对目标区域进行监测，得到目标区域的监测图像，所述目标区域根据所述目标变压器的理论噪声辐射范围进行确定；
[0020]若所述监测图像中出现目标人员，则对所述目标人员进行行为识别处理以及表情识别处理，得到所述目标人员的行为识别结果和表情识别结果；
[0021]基于所述目标人员的行为识别结果和表情识别结果确定所述目标变压器的动态环境参数。
[0022]可选的，所述基于所述目标人员的行为识别结果和表情识别结果确定所述目标变压器的动态环境参数，包括：
[0023]根据所述目标人员的行为识别结果，确定所述目标人员的行为与所述目标变压器的行为相关度；
[0024]根据所述目标人员的表情识别结果，确定所述目标人员的表情与所述目标变压器的表情相关度；
[0025]基于所述行为相关度与所述表情相关度，确定所述目标变压器的动态环境参数。
[0026]可选的，所述待调整的噪声预测模型包括权重层，所述基于所述动态环境参数对所述待调整的噪声预测模型进行参数调整，得到目标噪声预测模型，包括：
[0027]基于所述行为相关度与所述表情相关度，对所述权重层的参数进行调整，调整完成得到目标噪声预测模型。
[0028]第二方面，本专利技术实施例提供一种变压器噪声预测装置，所述装置包括：
[0029]第一控制模块，用于当第一配送机器人在执行第一配送任务中出现预设的第一类故障时，控制所述第一配送机器人行走到预设的交接区域；
[0030]第二控制模块，用于控制第二配送机器人行走到所述交接区域，对所述第一配送机器人的配送数据和配送物品进行交接；
[0031]第三控制模块，用于根据所述配送数据，生成所述第二配送机器人的第二配送任务，并控制所述第二配送机器人执行所述第二配送任务。
[0032]第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现本专利技术实施例提供的变压器噪声预测方法中的步骤。
[0033]第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现专利技术实施例提供的变压器噪
声预测方法中的步骤。
[0034]本专利技术实施例中，获取目标变压器的自身参数、环境参数以及历史噪声数据；基于所述自身参数、所述环境参数以及所述历史噪声数据对所述目标变压器的噪声进行预测，得到所述目标变压器的噪声预测结果。可以根据目标变压器的自身参数、环境参数以及历史噪声数据，在多个维度下对目标变压器的噪声进行预测，得到多个维度下的噪声预测结果，除目标变压器的自身参数外，还考虑了环境参数以及历史噪声数据，从而提高噪声预测结果的准确性。
附图说明
[0035]为了更清楚地说明本专利技术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，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0036]图1是本专利技术实施例提供的一种变压器噪声预测方法的流程图；
[0037]图2是本专利技术实施例提供的一种变压器噪声预测装置的结构示意图；
[0038]图3是本专利技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0039]下面将结合本专利技术实施例中本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种变压器噪声预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取目标变压器的自身参数、环境参数以及历史噪声数据；基于所述自身参数、所述环境参数以及所述历史噪声数据对所述目标变压器的噪声进行预测，得到所述目标变压器的噪声预测结果。2.如权利要求1所述的变压器噪声预测方法，其特征在于，所述自身参数包括所述目标变压器的形状参数以及内部参数，所述基于所述自身参数、所述环境参数以及所述历史噪声数据对所述目标变压器的噪声进行预测，得到所述目标变压器的噪声预测结果，包括：根据所述形状参数以及所述内部参数确定候选噪声预测模型，所述候选噪声预测模型基于对时序预测模型进行训练处理得到；基于所述环境参数在所述候选噪声预测模型中确定目标噪声预测模型；通过所述目标噪声预测模型对所述历史噪声数据进行预测处理，得到所述目标变压器的噪声预测结果。3.如权利要求2所述的变压器噪声预测方法，其特征在于，所述环境参数包括静态环境参数与动态环境参数，所述基于所述环境参数在所述候选噪声预测模型中确定目标噪声预测模型，包括：基于所述静态环境参数在所述噪声预测模型中确定出待调整的噪声预测模型；基于所述动态环境参数对所述待调整的噪声预测模型进行参数调整，得到目标噪声预测模型。4.如权利要求3所述的变压器噪声预测方法，其特征在于，在所述基于所述动态环境参数对所述待调整的噪声预测模型进行参数调整，得到目标噪声预测模型之前，所述方法还包括：对目标区域进行监测，得到目标区域的监测图像，所述目标区域根据所述目标变压器的理论噪声辐射范围进行确定；对所述监测图像中的生物进行行为识别处理，得到所述目标区域内生物的行为识别结果；基于所述行为识别结果确定所述目标变压器的动态环境参数。5.如权利要求3所述的变压器噪声预测方法，其特征在于，在所述基于所述动态环境参数对所述待调整的噪声预测模型进行参数调整，得到目标噪声预测模型之前，所述方法还包括：对目标区域进行监测，得到目标区域的监测图像，所述目标区域根据所述目标变压器的理论噪声...
【专利技术属性】
技术研发人员：张永生，李伟，陈军洋，
申请(专利权)人：福莱克斯电子深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：
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