【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水电机组异常检测，尤其涉及一种基于生成对抗网络的水电机组音频信号异常检测方法。
技术介绍
1、水电机组是水电站正常运行的核心，其性能的好坏直接影响到电站的安全、稳定和经济运行。在现代工业生产和运维领域，尤其是在水电站的运营中，水电机组的健康状态监测和故障诊断显得尤为重要。传统的监测方法主要依赖于定期的物理检查、机械振动分析以及专家经验判断等，这些方法虽然在早期的工业应用中取得了一定的成效，但随着技术的发展和应用场景的复杂化，这些传统方法逐渐暴露出各种缺陷和不足。
2、一方面，传统的监测和诊断技术往往需要停机检修，这不仅影响生产效率，还可能因为检修不当而引入新的故障。另一方面，这些方法大多依赖于人工经验判断，主观性强，诊断结果易受个人经验和技术水平的限制，难以实现高精度和高可靠性的故障诊断。此外，传统方法在处理复杂信号时，如音频信号的捕获和分析上存在困难，难以有效提取故障特征，导致故障检测和诊断的准确率不高。
3、随着人工智能技术，特别是深度学习在各个领域的广泛应用，基于深度学习的故障诊断方法开始被研究和应用。这类方法通过学习大量的历史数据，能够自动提取复杂信号中的特征，实现高准确率的故障检测和诊断。然而，现有的基于深度学习的方法在水电机组音频信号处理方面仍存在一定的局限性，首先，深度学习模型需要大量的标记数据进行训练，而在实际应用中，获取大量准确标记的故障音频数据十分困难，其次，水电机组运行环境复杂，背景噪声大，现有的深度学习模型难以有效区分机组正常运行产生的声音和故障声音，影响了故障检测的
4、综上所述，虽然现有技术在水电机组的健康监测和故障诊断方面取得了一定的进展，但在音频信号的有效处理、故障特征的准确提取以及高准确率故障诊断等方面仍存在显著的不足，这些不足限制了水电机组故障诊断技术的发展，影响了水电站的安全、稳定和经济运行。因此，如何提供一种基于生成对抗网络的水电机组音频信号异常检测方法是本领域技术人员亟需解决的问题。
技术实现思路
1、本专利技术的一个目的在于提出一种基于生成对抗网络的水电机组音频信号异常检测方法，本专利技术通过使用生成对抗网络针对水电机组的音频信号进行增强处理，生成器学习模拟真实的机组运行声音，而鉴别器则努力区分真实和生成的音频信号，通过这种方式，生成的音频信号在质量上与真实音频信号无显著差异，从而更有效地支持后续的异常检测过程。
2、根据本专利技术实施例的一种基于生成对抗网络的水电机组音频信号异常检测方法，包括以下步骤：
3、s1、采集水电机组在不同工作状态下综合机械运转、水流冲击及轴承振动多种声音源的复合音频信号，作为输入数据；
4、s2、对输入数据进行深度预处理，深度预处理包括去噪、标准化、切片处理以及利用短时傅里叶变换提取音频信号中的微弱特征和非线性特征；
5、s3、应用生成对抗网络模型，其中生成器利用生成对抗网络模型模拟和生成缺失或不完整的音频信号部分，鉴别器利用内嵌的特征识别模块区分生成的音频信号与真实音频信号之间的微小差异；
6、s4、通过迭代训练生成对抗网络模型，运用损失函数和优化算法迭代生成音频信号的质量，直到鉴别器不能区分生成的音频信号和真实音频信号，使得生成音频信号在质量上与真实信号无差异；
7、s5、利用增强后的音频信号，结合异常检测算法识别复合音频信号中频率偏移、幅度变化和特定频率下的谐波异常，用于识别潜在的机械故障或性能下降；
8、s6、根据异常检测结果，判断水电机组的运行状态，是否存在潜在故障或性能问题，并生成包括故障类型、可能的故障位置及建议的维护措施的检测报告。
9、可选的，所述s1具体包括：
10、s11、在水电机组的轴承、叶轮和导流机构位置，布置多个捕获不同声音源音频信号的声音传感器；
11、s12、定义水电机组的工作状态集合为：
12、w＝{w1,w2,...,wn}；
13、其中，wi表示第i个工作状态；
14、s13、对于每个工作状态wi，采集相应的复合音频信号集合：
15、
16、其中，表示在工作状态wi下采集的第j个音频信号，mi表示在状态wi下采集的音频信号总数；
17、s14、采集的音频信号覆盖机械运转声音smech、水流冲击声音shydro和轴承振动声音sbear并进行音频复合，对每个音频信号进行频率范围f、幅度范围a和时间长度t的多维特征表示；
18、s15、构建复合音频信号数据集d：
19、
20、其中，每个都附带有其频率范围f、幅度范围a和时间长度t的特征表示，用于输入生成对抗网络模型的训练和异常检测算法的测试；
21、s16、对于数据集d中的每一音频信号额外记录与之对应的工作状态wi、环境条件和机组操作参数
22、可选的，所述s2具体包括：
23、s21、对于数据集d中的每一音频信号应用去噪算法减少背景噪音和干扰，得到去噪后的音频信号
24、s22、对去噪后的音频信号进行标准化处理，使所有音频信号的幅度范围调整到同一标准astd，标准化的音频信号表示为
25、s23、将标准化后的音频信号进行切片处理，每个音频信号被切割成固定时间长度ts的多个片段，每个片段记为其中，t表示片段的时间序列；
26、s24、对每个音频片段应用短时傅里叶变换提取音频信号中的微弱特征和非线性特征：
27、
28、其中，f代表频率，τ代表时间，w(t-τ)是时间窗函数，用于在每个时间点τ处对信号进行局部化分析，每个音频片段被转换为一系列频率-时间点上的特征表示。
29、可选的，所述s3具体包括：
30、s31、初始化生成对抗网络模型，生成对抗网络模型由生成器g和鉴别器d组成，其中生成器g模拟和重建水电机组音频信号缺失或不完整的音频信号部分，鉴别器d区分水电机组音频信号输入的音频信号是由生成器生成还是真实音频信号；
31、s32、将预处理后的机械运转声音smech、水流冲击声音shydro和轴承振动声音sbear特征表示的音频信号输入生成器g，生成器g通过学习音频信号的内在特征，输出模拟的音频信号
32、
33、其中，θg表示生成器g的参数；
34、s33、将包括机械运转声音smech、水流冲击声音shydro和轴承振动声音sbear的真实音频信号和生成器g产生的音频信号输入鉴别器d，鉴别器d通过区分这两类信号输出一个用于表示信号为真实音频信号的概率值：
35、
36、
37、其中，preal和pgen分别代表真实音频信号和生成音频信号被判定为真实的概率，θd表示鉴别器d的参数；
38、s34、通过计算损失函数来优化生成器g和鉴别器d的参数，损失函数包括生成器损失lg和鉴别器本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于生成对抗网络的水电机组音频信号异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的水电机组音频信号异常检测方法，其特征在于，所述S1具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于生成对抗网络的水电机组音频信号异常检测方法，其特征在于，所述S2具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于生成对抗网络的水电机组音频信号异常检测方法，其特征在于，所述S3具体包括：
5.根据权利要求4所述的一种基于生成对抗网络的水电机组音频信号异常检测方法，其特征在于，所述S4具体包括：
6.根据权利要求5所述的一种基于生成对抗网络的水电机组音频信号异常检测方法，其特征在于，所述S45具体包括：
7.根据权利要求5所述的一种基于生成对抗网络的水电机组音频信号异常检测方法，其特征在于，所述S5具体包括：
8.根据权利要求7所述的一种基于生成对抗网络的水电机组音频信号异常检测方法，其特征在于，所述S6具体包括：
【技术特征摘要】
1.一种基于生成对抗网络的水电机组音频信号异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于生成对抗网络的水电机组音频信号异常检测方法，其特征在于，所述s1具体包括：
3.根据权利要求2所述的一种基于生成对抗网络的水电机组音频信号异常检测方法，其特征在于，所述s2具体包括：
4.根据权利要求3所述的一种基于生成对抗网络的水电机组音频信号异常检测方法，其特征在于，所述s3具体包括：
5.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈嵩，杜仁举，唐振宇，张玺，张义，黄众，
申请(专利权)人：四川华能太平驿水电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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