【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种信号定向方法及系统，尤其涉及一种声源信号定向方法及系统。
技术介绍
1、目前，电力设备在运行过程中由于机械振动会产生均匀的声音，这种正常运行下的声音具有一定的规律性。当电力设备发生某种故障后，由于运行状态的改变，其所发出的声音也会随着改变。通过声音的特征变化可以判断电力设备是否处于不正常运行状态，甚至可以判别故障的类型和严重程度。电力设备在运行过程中由于机械振动会产生声音，这种正常运行下的声音有一定的规律性。当设备发生故障后，由于运行状态的改变，其所发出的声音也会随之改变。通过声音的特征变化可以判断设备是否处于不正常运行状态，甚至可以判别故障的类型和严重程度。
2、利用声音传感器阵列的便携式装置可以实现这一功能，且与振动检测相比，其具有非接触式测量、定向范围广、检测方法简单等优势。
3、在变电站中进行声源定向时，为了获得更好的定向效果，通常需要采用大传感阵列，并且为了提高定向的实时效果，需要减少采样快拍数。
4、然而，一方面，当变电站中存在相邻声源时，现有的定向方法，如多信号分类(multiple signal classification algorithm,music)方法及其改进方法由于采样数较少，不能对其进行有效分辨。
5、另一方面，变电站实际工作环境中往往同时存在多个异常声源，若多个声源在变电站空间中距离较近，在对全站进行异常声源定向时，用传统的music方法，容易将多个异常声源判断为一个，造成对电力设备故障的不完全检测。
技
1、本专利技术的目的之一在于提供一种变电站设备异常声源定向方法，其能够在小快拍时有效分辨出相邻声源，从而提高异源生源的定向准确性。
2、基于上述目的，本专利技术提出了一种变电站多源异常声音信号的定向方法，其包括步骤：
3、采用声音传感器阵列采集变电站的声音信号；
4、基于所述声音信号，采用基于随机矩阵的gmusic方法，构建变电站声音阵列的空间谱函数；
5、对所述空间谱函数进行谱峰搜索，将获得的若干个谱峰对应的若干个角度作为多源异常声音信号的定向结果。
6、进一步地，在本专利技术所述的变电站多源异常声音信号的定向方法中，基于所述声音信号，采用基于随机矩阵的gmusic方法，构建变电站声音阵列的空间谱函数具体包括步骤：
7、基于声音传感器阵列采集的变电站的声音信号构建声音阵列；
8、基于若干次采集的声音阵列，获得声音阵列的协方差矩阵；
9、基于渐进区域内样本协方差矩阵的特征值和特征向量与经验协方差矩阵的特征值和特征向量的关系，对样本协方差矩阵特征值和特征向量进行校正；
10、基于校正后的样本协方差矩阵特征值和特征向量构建变电站声音阵列的空间谱函数。
11、本专利技术采用了基于随机矩阵的gmusic方法，利用渐进区域内样本协方差矩阵的特征值和特征向量与经验协方差矩阵的特征值和特征向量的关系，对声音阵列的样本协方差矩阵特征值和特征向量进行校正，然后通过空间谱的谱峰搜索进行定向，从而可以在小快拍时有效分辨出相邻声源，解决了现有技术无法分辨相邻声源的问题。
12、进一步地，在本专利技术所述的变电站多源异常声音信号的定向方法中，采用stieltjes变换对样本协方差矩阵特征值和特征向量进行校正。
13、进一步地，在本专利技术所述的变电站多源异常声音信号的定向方法中，所述空间谱函数pgmusic(θ，φ)被构造为：
14、
15、其中，θ表示声音入射俯仰角，表示声音入射方位角，表示声音信号的方向向量，表示方向向量的共轭转置，φ(i)表示校正系数，表示样本协方差矩阵的特征向量，表示的共轭转置。
16、本专利技术的另一目的之一在于提供一种变电站设备异常声源定向系统，其能够在小快拍时有效分辨出相邻声源，从而提高异源生源的定向准确性。
17、基于上述目的，本专利技术提出了一种变电站多源异常声音信号的定向系统，其包括：
18、声音传感器阵列，其采集变电站的声音信号；
19、处理模块，其执行下述步骤：
20、基于所述声音信号，采用基于随机矩阵的gmusic方法，构建变电站声音阵列的空间谱函数；
21、对所述空间谱函数进行谱峰搜索，将获得的若干个谱峰对应的若干个角度作为多源异常声音信号的定向结果。
22、进一步地，在本专利技术所述的变电站多源异常声音信号的定向系统中，所述处理模块基于所述声音信号，采用基于随机矩阵的gmusic方法，构建变电站声音阵列的空间谱函数具体包括步骤：
23、基于声音传感器阵列采集的变电站的声音信号构建声音阵列；
24、基于若干次采集的声音阵列，获得声音阵列的协方差矩阵；
25、基于渐进区域内样本协方差矩阵的特征值和特征向量与经验协方差矩阵的特征值和特征向量的关系，对样本协方差矩阵特征值和特征向量进行校正；
26、基于校正后的样本协方差矩阵特征值和特征向量构建变电站声音阵列的空间谱函数。
27、进一步地，在本专利技术所述的变电站多源异常声音信号的定向系统中，所述处理模块采用stieltjes变换对样本协方差矩阵特征值和特征向量进行校正。
28、进一步地，在本专利技术所述的变电站多源异常声音信号的定向系统中，所述空间谱函数pgmusic(θ，φ)被构造为：
29、
30、其中，θ表示声音入射俯仰角，表示声音入射方位角，表示声音信号的方向向量，表示方向向量的共轭转置，φ(i)表示校正系数，表示样本协方差矩阵的特征向量，表示的共轭转置。
31、本专利技术所述的定向方法是基于对music方法的改进，其可以实现对两个及两个以上的多目标声源进行定向，并且可以更好地分辨出相邻声源。
32、相应地，本专利技术所述的变电站多源异常声源定向系统能够用于实施上述的变电站异常声源定向方法，其同样具有上述的优点以及有益效果。
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1.一种变电站多源异常声音信号的定向方法，其特征在于，包括步骤：
2.如权利要求1所述的变电站多源异常声音信号的定向方法，其特征在于，基于所述声音信号，采用基于随机矩阵的GMUSIC方法，构建变电站声音阵列的空间谱函数具体包括步骤：
3.如权利要求2所述的变电站多源异常声音信号的定向方法，其特征在于，采用Stieltjes变换对样本协方差矩阵特征值和特征向量进行校正。
4.如权利要求1所述的变电站多源异常声音信号的定向方法，其特征在于，所述空间谱函数PGMUSIC(θ，φ)被构造为：
5.一种变电站多源异常声音信号的定向系统，其特征在于，包括：
6.如权利要求5所述的变电站多源异常声音信号的定向系统，其特征在于，所述处理模块基于所述声音信号，采用基于随机矩阵的GMUSIC方法，构建变电站声音阵列的空间谱函数具体包括步骤：
7.如权利要求6所述的变电站多源异常声音信号的定向系统，其特征在于，所述处理模块采用Stieltjes变换对样本协方差矩阵特征值和特征向量进行校正。
8.如权利要求5所述的变电站
...【技术特征摘要】
1.一种变电站多源异常声音信号的定向方法，其特征在于，包括步骤：
2.如权利要求1所述的变电站多源异常声音信号的定向方法，其特征在于，基于所述声音信号，采用基于随机矩阵的gmusic方法，构建变电站声音阵列的空间谱函数具体包括步骤：
3.如权利要求2所述的变电站多源异常声音信号的定向方法，其特征在于，采用stieltjes变换对样本协方差矩阵特征值和特征向量进行校正。
4.如权利要求1所述的变电站多源异常声音信号的定向方法，其特征在于，所述空间谱函数pgmusic(θ，φ)被构造为：
5....
【专利技术属性】
技术研发人员：李朋宇，闫帅，戴明明，高峻，王康，李强，王高洁，谭勇，马战磊，荆林远，张奥，杨光辉，王亚坤，唐翱，陈新宇，罗林根，
申请(专利权)人：国网安徽省电力有限公司亳州供电公司，
类型：发明
国别省市：
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